app.py

import os
import tempfile
import json
import time
import gradio as gr
import spacy
import subprocess
from preprocessing import clean_audio
from asr import transcribe_file
from diarization import diarize_segments
from privacy import MedicalPrivacyProcessor
from config import settings

# HuggingFace token'ını ayarla
HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN", "")
if not HF_TOKEN:
    print("Warning: HF_TOKEN not set!")

def load_spacy_model():
    try:
        return spacy.load("tr_core_news_md")
    except OSError:
        print("Türkçe SpaCy modeli indiriliyor...")
        subprocess.run(["python", "-m", "spacy", "download", "tr_core_news_md"], check=True)
        return spacy.load("tr_core_news_md")

# SpaCy modelini yükle
nlp = load_spacy_model()

# Yardım metni
usage_tips = """
## Kullanım İpuçları

1. **Dosya formatı**: WAV formatında ses dosyaları en iyi sonuçları verir.
2. **Ses kalitesi**: Gürültüsüz ortamlarda kaydedilen sesler daha iyi sonuç verir.
3. **Konuşmacı ayrımı**: Konuşmacı sayısı arttıkça tanıma doğruluğu düşebilir.
4. **Hata durumlarında**: Sistem hata verirse, ses dosyasının formatını ve boyutunu kontrol edin.

## Pediatrik Uzmanlar İçin

Sistem, çocuk hastalıkları, aşılar, ilaçlar ve muayene terimleri içeren 
geniş bir tıbbi terim sözlüğü kullanır. Bu sayede pediatri vizitelerindeki 
terminolojinin doğru transkribe edilmesini sağlar.
"""

# CSS stilleri
css = """
.container {padding: 20px; border-radius: 10px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);}
.result-text {margin-top: 10px; padding: 15px; background: #f8f9fa; border-radius: 5px; white-space: pre-wrap;}
.speaker {font-weight: bold; color: #1a5fb4;}
.timestamp {color: #666; font-size: 0.9em;}
.success {color: green; font-weight: bold;}
.error {color: red; font-weight: bold;}
.footer {margin-top: 50px; text-align: center; color: #666; font-size: 0.9em;}
.tips {background: #e7f5ff; padding: 15px; border-radius: 5px; margin-top: 20px;}
"""

async def process_audio(audio_file, diarize=True, enhance=True, anonymize=True, progress=gr.Progress()):
    try:
        if audio_file is None:
            return {"error": "Lütfen bir ses dosyası yükleyin."}, None
        
        progress(0, desc="Ses dosyası hazırlanıyor...")
        
        # Ses dosyasını temizle
        if enhance:
            progress(0.1, desc="Ses iyileştiriliyor...")
            audio_file = clean_audio(audio_file)
            
        # Transkripsiyon yap
        progress(0.3, desc="Ses metne dönüştürülüyor...")
        result = transcribe_file(
            audio_file,
            language="tr",
            model_name=settings.ASR_MODEL
        )
        
        # Konuşmacı ayrımı
        if diarize:
            progress(0.6, desc="Konuşmacılar ayrıştırılıyor...")
            diarization_result = diarize_segments(result["segments"])
            result["diarization"] = diarization_result
            
        # Kişisel verileri anonimleştir
        if anonymize:
            progress(0.8, desc="Kişisel veriler anonimleştiriliyor...")
            privacy_processor = MedicalPrivacyProcessor()
            result["text"] = privacy_processor.anonymize_text(result["text"])
            result["anonymized"] = True
            
        # Sonucu formatla
        progress(0.9, desc="Sonuçlar hazırlanıyor...")
        formatted_text = ""
        if diarize and "diarization" in result:
            for segment in result["diarization"]:
                speaker = segment["speaker"]
                text = segment["text"]
                start = segment["start"]
                end = segment["end"]
                formatted_text += f"[{speaker}] ({start:.1f}s - {end:.1f}s): {text}\n\n"
        else:
            formatted_text = result["text"]
        
        if result.get("anonymized"):
            formatted_text += "\n🔒 Kişisel veriler anonimleştirildi."
            
        progress(1.0, desc="Tamamlandı!")
        return result, formatted_text
        
    except Exception as e:
        print(f"Error in process_audio: {str(e)}")
        return {"error": f"İşlem sırasında hata: {str(e)}"}, None

# Ana arayüz
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="indigo", secondary_hue="blue"), css=css) as demo:
    gr.HTML(f"""
        <div style="text-align: center; max-height: 150px; margin-bottom: 30px">
            <h1>Türkçe Pediatrik Konuşma Tanıma Sistemi</h1>
            <p>Çocuk doktorları için geliştirilmiş, pediatri alanına özel tıbbi terminoloji tanıma özellikli transkripsiyon sistemi</p>
        </div>
    """)
    
    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=1):
            audio_input = gr.Audio(
                label="Ses Dosyası Yükleyin veya Kaydedin", 
                type="filepath", 
                elem_classes="container"
            )
            
            with gr.Group():
                with gr.Row():
                    diarize = gr.Checkbox(value=True, label="Konuşmacı Ayrımı")
                    enhance = gr.Checkbox(value=True, label="Ses İyileştirme")
                
                with gr.Row():
                    anonymize = gr.Checkbox(value=True, label="Kişisel Verileri Anonimleştir")
                    clear_btn = gr.Button("Temizle", variant="secondary")
            
            process_btn = gr.Button("Transkribe Et", variant="primary")
            gr.HTML('<div class="tips"><b>💡 İpucu:</b> En iyi sonuçlar için gürültüsüz ortamlarda kayıt yapın.</div>')
        
        with gr.Column(scale=2, elem_classes="container"):
            with gr.Tabs():
                with gr.TabItem("Konuşma Metni"):
                    result_text = gr.Markdown(label="Transkripsiyon Sonucu", elem_classes="result-text")
                
                with gr.TabItem("JSON Sonucu"):
                    json_output = gr.JSON(label="API Yanıtı")
                
                with gr.TabItem("Kullanım Kılavuzu"):
                    gr.Markdown(usage_tips)
            
            status = gr.Markdown("Sistem hazır.")
    
    # Uyarı mesajı
    gr.HTML("""
        <div style="background-color: #fff3cd; color: #856404; padding: 15px; margin: 15px 0; border-radius: 5px; border: 1px solid #ffeeba;">
            <h3>⚠️ Önemli Gizlilik Uyarısı</h3>
            <p>
                Bu demo uygulaması <strong>yalnızca eğitim amaçlıdır</strong> ve gerçek hasta verilerinin işlenmesi için tasarlanmamıştır.
                Lütfen hasta bilgisi içeren ses kayıtlarını yüklemeyin. Sistemde paylaşılan ses kayıtları üçüncü şahıslar tarafından erişilebilir
                ve gizlilik/güvenlik garantisi yoktur.
            </p>
            <p>
                Bu aracı kullanarak, yüklediğiniz verilerin <a href="https://huggingface.co/terms-of-service" target="_blank">Hugging Face Kullanım Koşulları</a>'na
                uygun olduğunu kabul etmiş olursunuz.
            </p>
        </div>
    """)

    # İzin onayı
    with gr.Group():
        privacy_agreement = gr.Checkbox(label="Gizlilik koşullarını okudum ve kabul ediyorum", value=False)

        # Onay olmadan işlem yapılmasını engelle
        def check_agreement(agreement, *args):
            if not agreement:
                return {"error": "Devam etmek için gizlilik koşullarını kabul etmelisiniz."}, "Lütfen gizlilik koşullarını kabul edin."
            return process_audio(*args)
        
        process_btn.click(
            fn=check_agreement,
            inputs=[privacy_agreement, audio_input, diarize, enhance, anonymize],
            outputs=[json_output, result_text]
        )
    
    clear_btn.click(
        lambda: (None, None, "Sistem hazır."),
        outputs=[audio_input, result_text, status]
    )
    
    gr.HTML("""
        <div class="footer">
            <p>© 2023 Türkçe Pediatrik Konuşma Tanıma Sistemi | Çocuk doktorları için geliştirilmiştir.</p>
        </div>
    """)

# Hugging Face Spaces için gerekli
if __name__ == "__main__":
    demo.queue().launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False)