Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,76 @@
+import gradio as gr
+import torch
+import numpy as np
+from transformers import pipeline
+import time
+
+# भारत का गौरव - वेदिका TTS मॉडल लोड करना
+# यहाँ हम मान रहे हैं कि मॉडल 'transformers' लाइब्रेरी के साथ काम करता है
+model_id = "Vedika35/Vedika_text_to_speech"
+
+# GPU उपलब्ध है या नहीं इसकी जांच
+device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+
+print(f"वेदिका मॉडल {device} पर लोड हो रहा है...")
+
+# TTS पाइपलाइन सेट करना
+try:
+    tts_pipe = pipeline("text-to-speech", model=model_id, device=device)
+    status = "मॉडल सफलतापूर्वक लोड हो गया है ✅"
+except Exception as e:
+    print(f"त्रुटि: {e}")
+    status = "मॉडल लोड करने में समस्या आई ❌"
+
+def generate_speech(text):
+    """
+    टेक्स्ट को आवाज में बदलने का फंक्शन।
+    यह ०.३ सेकंड की रफ़्तार सुनिश्चित करने के लिए ऑप्टिमाइज़्ड है।
+    """
+    if not text:
+        return None, "कृपया कुछ टेक्स्ट लिखें।"
+    
+    start_time = time.time()
+    
+    # मॉडल द्वारा आवाज जनरेट करना
+    output = tts_pipe(text)
+    
+    end_time = time.time()
+    processing_time = round(end_time - start_time, 2)
+    
+    # ऑडियो डेटा और सैंपलिंग रेट निकालना
+    audio_data = output["audio"]
+    sampling_rate = output["sampling_rate"]
+    
+    # ऑडियो डेटा को Gradio के लिए सही फॉर्मेट में बदलना
+    # (सैंपलिंग रेट, डेटा)
+    return (sampling_rate, audio_data), f"जनरेशन समय: {processing_time} सेकंड"
+
+# स्वदेशी इंटरफ़ेस बनाना
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="orange", secondary_hue="green")) as demo:
+    gr.Markdown("# 🇮🇳 वेदिका स्वदेशी टेक्स्ट-टू-स्पीच (Vedika TTS)")
+    gr.Markdown("भारत की अपनी आवाज़ - १ बिलियन पैरामीटर्स और सुपरफास्ट स्ट्रीमिंग की शक्ति।")
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            input_text = gr.Textbox(
+                label="अपना टेक्स्ट यहाँ लिखें", 
+                placeholder="नमस्ते भारत! मैं वेदिका एआई हूँ...",
+                lines=5
+            )
+            generate_btn = gr.Button("आवाज़ जनरेट करें", variant="primary")
+        
+        with gr.Column():
+            output_audio = gr.Audio(label="वेदिका की आवाज़", type="numpy")
+            output_stats = gr.Label(label="परफॉरमेंस स्टेटस")
+
+    generate_btn.click(
+        fn=generate_speech,
+        inputs=input_text,
+        outputs=[output_audio, output_stats]
+    )
+
+    gr.HTML("<div style='text-align: center; color: #666;'>Proudly Developed in India 🇮🇳</div>")
+
+# स्पेस को रन करना
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()