Upload app.py

app.py

@@ -0,0 +1,133 @@
+import gradio as gr
+import json
+import os
+import shutil
+from kalbetojai_analize import analizuoti_kalbetojus
+from kalbos_nustatymas import transcribe_text, transcribe_text_wav2vec
+from ataskaita import sugeneruoti_ataskaita
+from filtravimas import filtruoti_audio
+
+def gaunam_demo_failus():
+    folder = "demo"
+    if not os.path.exists(folder):
+        return []
+    return [os.path.join(folder, f) for f in os.listdir(folder) if f.endswith(".wav")]
+
+def naudoti_demo_faila(kelias):
+    return kelias
+
+def filtruoti_ir_issaugoti(wav_failas, metodas):
+    if wav_failas is None:
+        return "⚠️ Nėra failo."
+    if metodas != "Nefiltruoti":
+        print(f"🎚️ Filtruojama su: {metodas}")
+        filtruoti_audio(wav_failas, metodas)
+        return "✅ Įrašas sėkmingai išfiltruotas."
+    else:
+        print("🔎 Filtravimas praleistas – kopijuojamas originalas.")
+        shutil.copy(wav_failas, "/tmp/ivestis.wav")
+        return "✅ Įrašas nukopijuotas be filtravimo."
+
+def analizuoti_ir_issaugoti(modelis):
+    failas_kandidatas = None
+    if os.path.exists("/tmp/ivestis.wav"):
+        failas_kandidatas = "/tmp/ivestis.wav"
+    elif os.path.exists("temp_filtered/ivestis.wav"):
+        failas_kandidatas = "temp_filtered/ivestis.wav"
+    else:
+        return "⚠️ Pirma įkelkite arba filtruokite įrašą."
+
+    # 📏 Failo dydžio nustatymas
+    dydis_baitais = os.path.getsize(failas_kandidatas)
+    dydis_mb = dydis_baitais / (1024 * 1024)
+
+    info = f"""🔍 Failo informacija:
+📁 Kelias: {failas_kandidatas}
+📦 Dydis: {dydis_mb:.2f} MB
+"""
+
+    print(info)  # log'ui
+
+    tekstas_ataskaitai, _, segmentai = analizuoti_kalbetojus(modelis, failas=failas_kandidatas)
+
+    os.makedirs("rezultatai", exist_ok=True)
+    failas = os.path.join("rezultatai", f"{modelis.lower()}.json")
+    with open(failas, "w", encoding="utf-8") as f:
+        json.dump({
+            "modelis": modelis,
+            "segmentai": segmentai
+        }, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+    tekstas = ""
+    for s in segmentai:
+        tekstas += f"🧑 Kalbėtojas {s['kalbetojas']} – {s['kalba']}\n"
+        tekstas += f"💬 '{s['tekstas']}'\n"
+        tekstas += f"⏱️ Trukmė: {s['trukme']} s\n\n"
+
+    tekstas += "\n" + tekstas_ataskaitai
+    return info + "\n" + tekstas
+
+def gauti_filtruota_faila():
+    kelias = "temp_filtered/ivestis.wav"
+    if os.path.exists(kelias):
+        return kelias
+    elif os.path.exists("/tmp/ivestis.wav"):
+        return "/tmp/ivestis.wav"
+    else:
+        return None
+
+def gauti_json_faila(modelis):
+    failas = os.path.join("rezultatai", f"{modelis.lower()}.json")
+    if os.path.exists(failas):
+        return failas
+    return None
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("## 🎤 Kalbėtojų analizė + triukšmo šalinimas + ataskaita")
+
+    with gr.Tab("1. 📦 Kalbėtojų analizė"):
+        with gr.Row():
+            demo_dropdown = gr.Dropdown(
+                label="📁 Pasirinkite pavyzdinį .wav failą",
+                choices=gaunam_demo_failus()
+            )
+            pasirinktas_failas = gr.Audio(type="filepath", label="🔊 Pasirinktas failas")
+        ikelti_btn = gr.Button("📥 Įkelti pasirinktą failą")
+        ikelti_btn.click(fn=naudoti_demo_faila, inputs=[demo_dropdown], outputs=pasirinktas_failas)
+
+        with gr.Row():
+            filtravimo_selector = gr.Dropdown(
+                label="🎚️ Filtravimo metodas",
+                choices=["Nefiltruoti", "Denoiser", "Wave-U-Net", "Noisereduce"],
+                value="Nefiltruoti"
+            )
+            filtruoti_output = gr.Textbox(label="📎 Filtravimo būsena")
+        filtruoti_btn = gr.Button("📀 Filtruoti įrašą")
+        filtruoti_btn.click(
+            fn=filtruoti_ir_issaugoti,
+            inputs=[pasirinktas_failas, filtravimo_selector],
+            outputs=filtruoti_output
+        )
+
+        with gr.Row():
+            model_selector = gr.Radio(["Whisper", "Wav2Vec2"], value="Whisper", label="📊 Kalbos atpažinimo modelis")
+        analizės_output = gr.Textbox(label="📜 Rezultatai", lines=20)
+        analizės_btn = gr.Button("▶️ Analizuoti kalbėtojus")
+        analizės_btn.click(
+            fn=analizuoti_ir_issaugoti,
+            inputs=[model_selector],
+            outputs=analizės_output
+        )
+
+        rodyti_filtruota_btn = gr.Button("📥 Parsisiųsti .wav failą")
+        filtruotas_failas_output = gr.File(label="⬇️ Parsisiųsti")
+        rodyti_filtruota_btn.click(fn=gauti_filtruota_faila, outputs=filtruotas_failas_output)
+
+    with gr.Tab("3. 📊 Ataskaita ir Atsisiuntimas"):
+        with gr.Row():
+            report_model = gr.Radio(["Whisper", "Wav2Vec2"], value="Whisper", label="📁 Pasirinkite modelį")
+            failas_output = gr.File(label="⬇️ Parsisiųsti JSON")
+        atsiuntimo_btn = gr.Button("📥 Atsisiųsti JSON")
+        atsiuntimo_btn.click(fn=gauti_json_faila, inputs=[report_model], outputs=failas_output)
+
+demo.launch()