Spaces:
Running
Running
| import os | |
| import tempfile | |
| import json | |
| import time | |
| import gradio as gr | |
| import spacy | |
| 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(): | |
| """SpaCy modelini yükle veya indir""" | |
| try: | |
| # Önce mevcut modelleri kontrol et | |
| available_models = spacy.util.get_installed_models() | |
| if "tr_core_news_md" in available_models: | |
| print("Türkçe SpaCy modeli bulundu, yükleniyor...") | |
| return spacy.load("tr_core_news_md") | |
| elif "tr_core_news_sm" in available_models: | |
| print("Küçük Türkçe SpaCy modeli bulundu, yükleniyor...") | |
| return spacy.load("tr_core_news_sm") | |
| else: | |
| print("Türkçe SpaCy modeli bulunamadı, indiriliyor...") | |
| os.system("python -m spacy download tr_core_news_md") | |
| return spacy.load("tr_core_news_md") | |
| except Exception as e: | |
| print(f"SpaCy model yükleme hatası: {str(e)}") | |
| print("Boş Türkçe model oluşturuluyor...") | |
| return spacy.blank("tr") | |
| # 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) |