Spaces:
Running
Running
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) |