Update app.py

app.py

@@ -1,13 +1,16 @@
+from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException, Security, status, UploadFile, File
+from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer, OAuth2PasswordRequestForm
+from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 import gradio as gr
 import os
 import tempfile
 import json
-import time
-from fastapi import FastAPI, UploadFile, Depends, HTTPException, Security, status
-from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer
-import uvicorn
-from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
-from routes import transcribe_audio as transcribe_endpoint
+from typing import Optional
+from preprocessing import clean_audio
+from asr import transcribe_file, MedicalASR
+from diarization import diarize_segments
+from privacy import MedicalPrivacyProcessor
+from config import settings
 
 # HuggingFace token'ını ayarla (kullanıcının kendi token'ını eklemesini sağla)
 os.environ["HF_TOKEN"] = os.environ.get("HF_TOKEN", "")
@@ -21,177 +24,129 @@ THEME = gr.themes.Soft(
 LOGO = "assets/pediatric_logo.png"  # Logo ekleyin (opsiyonel)
 
 # FastAPI uygulaması
-app = FastAPI(title="Pediatrik Transkripsiyon API")
+app = FastAPI(title="Pediatrik ASR API")
 
-# Gradio arayüzü için fonksiyon
-async def process_audio(audio_file, diarize, enhance, anonymize, progress=gr.Progress()):
-    if not audio_file:
-        return {"error": "Lütfen bir ses dosyası yükleyin."}, None
-    
-    progress(0, desc="Ses dosyası hazırlanıyor...")
-    
-    # Geçici dosya oluştur
-    with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".wav") as temp_audio:
-        temp_audio.write(audio_file)
-        temp_path = temp_audio.name
-    
-    # FastAPI'nin beklediği UploadFile oluştur
-    try:
-        upload_file = UploadFile(filename="audio.wav", file=open(temp_path, "rb"))
-    except Exception as e:
-        os.unlink(temp_path)
-        return {"error": f"Dosya açılamadı: {str(e)}"}, None
-    
-    # Endpoint'i çağır
+# CORS ayarları
+app.add_middleware(
+    CORSMiddleware,
+    allow_origins=["*"],
+    allow_credentials=True,
+    allow_methods=["*"],
+    allow_headers=["*"],
+)
+
+# ASR modeli için bağımlılık
+def get_asr_model():
+    config = {
+        "language": "tr",
+        "model": settings.ASR_MODEL,
+        "domain": "medical"
+    }
+    return MedicalASR(config)
+
+# API endpoint'i
+@app.post("/api/v1/transcribe")
+async def transcribe_audio_api(
+    file: UploadFile = File(...),
+    diarize: bool = True,
+    enhance_audio: bool = True,
+    anonymize: Optional[bool] = None,
+    asr_model: MedicalASR = Depends(get_asr_model)
+):
     try:
-        progress(0.1, desc="Ses iyileştiriliyor...")
-        result = await transcribe_endpoint(
-            file=upload_file,
-            diarize=diarize,
-            enhance_audio=enhance,
-            anonymize=anonymize
+        # Geçici dosya oluştur
+        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".wav") as temp_file:
+            temp_file.write(await file.read())
+            temp_file_path = temp_file.name
+        
+        # Transkripsiyon yap
+        result = asr_model.transcribe(
+            temp_file_path,
+            speaker_diarization=diarize,
+            enhance_audio=enhance_audio
         )
         
-        # JSON'a dönüştür
-        progress(0.9, desc="Sonuçlar hazırlanıyor...")
-        result_dict = json.loads(result.body)
+        # Geçici dosyayı temizle
+        os.unlink(temp_file_path)
         
-        # Dosyayı temizle
-        os.unlink(temp_path)
+        return result
         
-        # Metin sonucunu ayıkla
-        full_text = result_dict.get("text", "")
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+
+# Gradio arayüzü
+def transcribe_audio(audio_file, diarize=True, enhance_audio=True, anonymize=True):
+    """Ses dosyasını transkribe eder"""
+    try:
+        if audio_file is None:
+            return "Lütfen bir ses dosyası yükleyin."
+            
+        # ASR modelini oluştur
+        asr_model = get_asr_model()
+        
+        # Transkripsiyon yap
+        result = asr_model.transcribe(
+            audio_file,
+            speaker_diarization=diarize,
+            enhance_audio=enhance_audio
+        )
         
-        # Diyarizasyon sonuçlarını formatlı metne dönüştür
-        formatted_text = ""
-        if diarize and "diarization" in result_dict:
-            for segment in result_dict["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"
+        # Sonuçları formatla
+        output = "📝 Transkripsiyon:\n\n"
         
-        progress(1.0, desc="Tamamlandı!")
-        return result_dict, formatted_text or full_text
+        if "diarization" in result:
+            # Konuşmacı bazlı transkripsiyon
+            for segment in result["diarization"]:
+                output += f"🗣️ {segment['speaker']} ({segment['start']:.1f}s - {segment['end']:.1f}s):\n"
+                output += f"{segment['text']}\n\n"
+        else:
+            # Düz transkripsiyon
+            output += result["text"]
         
+        if result.get("anonymized"):
+            output += "\n🔒 Kişisel veriler anonimleştirildi."
+            
+        return output
     except Exception as e:
-        os.unlink(temp_path)
-        return {"error": f"İşlem sırasında hata: {str(e)}"}, None
-
-# Onay kontrolü fonksiyonu
-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)
-
-# 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 Konuşma İçin Öneriler
-
-- Muayene sırasında arka planda gürültü olmamasına dikkat edin
-- Mikrofonu doğru konumlandırın 
-- Konuşmaların üst üste binmemesine özen gösterin
-- 10 dakikadan uzun kayıtlarda sistem performansı düşebilir
-"""
+        return f"Bir hata oluştu: {str(e)}"
 
 # Gradio arayüzünü oluştur
-with gr.Blocks(theme=THEME) as demo:
-    gr.HTML("""
-        <div style="text-align: center; margin-bottom: 1rem">
-            <h1>🩺 Türkçe Pediatrik Konuşma Tanıma</h1>
-            <p>Çocuk doktorları için geliştirilmiş, pediatri alanına özel tıbbi terminoloji tanıma özellikli transkripsiyon sistemi</p>
-        </div>
+with gr.Blocks(title="Tıbbi Konuşma Transkripsiyon Servisi") as demo:
+    gr.Markdown("""
+    # 🏥 Tıbbi Konuşma Transkripsiyon Servisi
+    
+    Bu servis, doktor vizitelerindeki konuşmaları yazıya döker ve konuşmacıları ayırt eder.
     """)
     
     with gr.Row():
-        with gr.Column(scale=1):
+        with gr.Column():
             audio_input = gr.Audio(
-                label="Ses Dosyası Yükleyin veya Kaydedin", 
-                type="filepath", 
-                elem_classes="container"
+                label="Ses Dosyası",
+                type="filepath",
+                source="upload"
             )
             
-            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")
+            with gr.Row():
+                diarize = gr.Checkbox(label="Konuşmacı Ayrımı", value=True)
+                enhance = gr.Checkbox(label="Ses İyileştirme", value=True)
+                anonymize = gr.Checkbox(label="Kişisel Verileri Anonimleştir", value=True)
             
-            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>')
+            submit_btn = gr.Button("Transkribe Et", variant="primary")
         
-        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 ekleyin (HTML içine)
-    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 ekleyin
-    with gr.Group():
-        privacy_agreement = gr.Checkbox(label="Gizlilik koşullarını okudum ve kabul ediyorum", value=False)
-        
-        # Olayları bağla
-        process_btn.click(
-            fn=check_agreement,
-            inputs=[privacy_agreement, audio_input, diarize, enhance, anonymize],
-            outputs=[json_output, result_text]
-        )
+        with gr.Column():
+            output_text = gr.Textbox(
+                label="Transkripsiyon Sonucu",
+                lines=10
+            )
     
-    clear_btn.click(
-        lambda: (None, None, "Sistem hazır."),
-        outputs=[audio_input, result_text, status]
+    # Buton tıklama olayı
+    submit_btn.click(
+        fn=transcribe_audio,
+        inputs=[audio_input, diarize, enhance, anonymize],
+        outputs=output_text
     )
-    
-    gr.HTML("""
-        <div class="footer">
-            <p>© 2023 Türkçe Pediatrik Konuşma Tanıma Sistemi | Çocuk doktorları için geliştirilmiştir.</p>
-        </div>
-    """)
 
-# FastAPI'yi Gradio ile bağla
-app = gr.mount_gradio_app(app, demo, path="/")
-
-# Hem FastAPI hem de Gradio'yu başlat
+# Uygulamayı başlat
 if __name__ == "__main__":
-    # Token var mı kontrol et
-    if not os.environ.get("HF_TOKEN"):
-        print("⚠️ UYARI: HF_TOKEN çevresel değişkeni ayarlanmamış! Diyarizasyon çalışmayabilir.")
-    
-    try:
-        uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)
-    except Exception as e:
-        print(f"Başlatma hatası: {str(e)}") 
+    import uvicorn
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)