Update app.py

app.py

@@ -1,69 +1,67 @@
 import os
 import logging
+import asyncio
 import numpy as np
 import torch
 import librosa
 import soundfile as sf
 from pydub import AudioSegment
 from telegram import Update
-from telegram.ext import Application, MessageHandler, filters
+from telegram.ext import ApplicationBuilder, MessageHandler, filters
 from transformers import pipeline, AutoTokenizer, VitsModel
-from huggingface_hub import login  # المكتبة الجديدة المطلوبة
+from huggingface_hub import login
 
-# ================ الخطوة 1: تسجيل الدخول باستخدام توكن Hugging Face ================
-login(token=os.getenv("HF_TOKEN"))  # تأكد من إضافة متغير HF_TOKEN في الإعدادات
+# ===== تهيئة التوكن وتسجيل الدخول =====
+login(token=os.getenv("HF_TOKEN"))
 
-# ================ تهيئة نظام التسجيل ================
+# ===== تهيئة نظام التسجيل =====
 logging.basicConfig(
     format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
     level=logging.INFO
 )
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-# ================ تهيئة النماذج مع التوكن ================
+# ===== تهيئة النماذج مع التعامل مع الأخطاء =====
 try:
-    # 1. نموذج التعرف على الكلام (ASR)
+    # 1. نموذج التعرف على الكلام
     asr_pipeline = pipeline(
-        task="automatic-speech-recognition",
-        model="jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-arabic",  # نموذج بديل متوفر
-        token=os.getenv("HF_TOKEN")  # استخدام التوكن هنا
+        "automatic-speech-recognition",
+        model="jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-arabic",
+        token=os.getenv("HF_TOKEN")
     )
 
-    # 2. نموذج توليف الكلام (TTS)
+    # 2. نموذج توليف الصوت
     tts_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
         "facebook/mms-tts-ara",
-        token=os.getenv("HF_TOKEN")  # استخدام التوكن هنا
+        token=os.getenv("HF_TOKEN")
     )
     tts_model = VitsModel.from_pretrained(
         "facebook/mms-tts-ara",
-        token=os.getenv("HF_TOKEN")  # استخدام التوكن هنا
+        token=os.getenv("HF_TOKEN")
     )
 
 except Exception as e:
-    logger.error(f"خطأ في تحميل النماذج: {str(e)}")
+    logger.error(f"فشل تحميل النماذج: {str(e)}")
     raise
 
-# ================ دالة تحسين جودة الصوت ================
+# ===== دوال معالجة الصوت =====
 def enhance_audio(input_path: str, output_path: str) -> bool:
-    """تطبيق تأثيرات تحسين على الملف الصوتي"""
     try:
         audio = AudioSegment.from_wav(input_path)
-        audio = audio.low_pass_filter(3000)  # تقليل الضوضاء
-        audio = audio.high_pass_filter(100)   # إزالة الهوم
-        audio = audio.normalize()             # توحيد مستوى الصوت
-        audio = audio.fade_in(150).fade_out(150)  # إضافة fade
+        audio = audio.low_pass_filter(3000)
+        audio = audio.high_pass_filter(100)
+        audio = audio.normalize()
+        audio = audio.fade_in(150).fade_out(150)
         audio.export(output_path, format="wav")
         return True
     except Exception as e:
         logger.error(f"فشل تحسين الصوت: {str(e)}")
         return False
 
-# ================ الدوال الرئيسية ================
 async def speech_to_text(audio_path: str) -> str:
-    """تحويل الصوت إلى نص"""
     try:
         audio, sr = librosa.load(audio_path, sr=16000)
-        sf.write("temp.wav", audio, sr)  # تحويل إلى wav
+        sf.write("temp.wav", audio, sr)
         result = asr_pipeline("temp.wav")
         return result["text"]
     except Exception as e:
@@ -71,12 +69,11 @@ async def speech_to_text(audio_path: str) -> str:
         return ""
 
 async def generate_response(text: str) -> str:
-    """توليد رد الذكاء الاصطناعي"""
     try:
         chatbot = pipeline(
             "text-generation",
             model="aubmindlab/aragpt2-base",
-            token=os.getenv("HF_TOKEN")  # استخدام التوكن هنا
+            token=os.getenv("HF_TOKEN")
         )
         response = chatbot(
             text,
@@ -87,32 +84,28 @@ async def generate_response(text: str) -> str:
         return response[0]['generated_text']
     except Exception as e:
         logger.error(f"فشل توليد الرد: {str(e)}")
-        return "حدث خطأ في توليد الرد."
+        return "عذرًا، حدث خطأ في الرد."
 
 async def text_to_speech(text: str) -> None:
-    """تحويل النص إلى صوت"""
     try:
         inputs = tts_tokenizer(text, return_tensors="pt")
         with torch.no_grad():
             output = tts_model(**inputs)
         waveform = output.waveform[0].numpy()
-        sf.write("bot_response.wav", waveform, tts_model.config.sampling_rate)  # حفظ الملف
+        sf.write("bot_response.wav", waveform, tts_model.config.sampling_rate)
     except Exception as e:
         logger.error(f"فشل تحويل النص إلى صوت: {str(e)}")
 
-async def process_voice(update: Update, context) -> None:
-    """معالجة الرسائل الصوتية الواردة"""
+# ===== الدالة الرئيسية للمحادثة =====
+async def process_voice(update: Update, context):
     try:
-        # تحميل الملف الصوتي
         voice_file = await update.message.voice.get_file()
         await voice_file.download_to_drive("user_voice.ogg")
         
-        # معالجة الصوت
         user_text = await speech_to_text("user_voice.ogg")
         bot_response = await generate_response(user_text)
         await text_to_speech(bot_response)
         
-        # إرسال الرد
         if enhance_audio("bot_response.wav", "bot_response_enhanced.wav"):
             await update.message.reply_voice("bot_response_enhanced.wav")
         else:
@@ -122,9 +115,11 @@ async def process_voice(update: Update, context) -> None:
         logger.error(f"خطأ رئيسي: {str(e)}")
         await update.message.reply_text("⚠️ حدث خطأ غير متوقع.")
 
-# ================ تشغيل البوت ================
-if __name__ == "__main__":
-    TOKEN = os.getenv("TELEGRAM_TOKEN")  # تأكد من إضافة TELEGRAM_TOKEN في الإعدادات
-    application = Application.builder().token(TOKEN).build()
+# ===== التشغيل الرئيسي مع إصلاح حدث اللوب =====
+async def main():
+    application = ApplicationBuilder().token(os.getenv("TELEGRAM_TOKEN")).build()
     application.add_handler(MessageHandler(filters.VOICE, process_voice))
-    application.run_polling()
+    await application.run_polling()
+
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(main())