Update app.py

app.py

@@ -1,5 +1,4 @@
 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
@@ -24,11 +23,10 @@ THEME = gr.themes.Soft(
 )
 LOGO = "assets/pediatric_logo.png"  # Logo ekleyin (opsiyonel)
 
-# SpaCy modelini yükle (sm modeli kullan)
+# SpaCy modelini yükle
 try:
     nlp = spacy.load("tr_core_news_sm")
 except OSError:
-    # Model yüklenemezse boş model kullan
     nlp = spacy.blank("tr")
 
 # FastAPI uygulaması
@@ -62,53 +60,43 @@ async def transcribe_audio_api(
     asr_model: MedicalASR = Depends(get_asr_model)
 ):
     try:
-        # 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
         )
         
-        # Geçici dosyayı temizle
         os.unlink(temp_file_path)
-        
         return result
         
     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):
+# Gradio wrapper fonksiyonu
+def transcribe_gr(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
         )
         
-        # Sonuçları formatla
         output = "📝 Transkripsiyon:\n\n"
         
         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"):
@@ -118,41 +106,22 @@ def transcribe_audio(audio_file, diarize=True, enhance_audio=True, anonymize=Tru
     except Exception as e:
         return f"Bir hata oluştu: {str(e)}"
 
-# Gradio arayüzünü oluştur
-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():
-            # Yeni Gradio Audio bileşeni kullanımı
-            audio_input = gr.Audio(
-                label="Ses Dosyası",
-                type="filepath"
-            )
-            
-            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)
-            
-            submit_btn = gr.Button("Transkribe Et", variant="primary")
-        
-        with gr.Column():
-            output_text = gr.Textbox(
-                label="Transkripsiyon Sonucu",
-                lines=10
-            )
-    
-    # Buton tıklama olayı
-    submit_btn.click(
-        fn=transcribe_audio,
-        inputs=[audio_input, diarize, enhance, anonymize],
-        outputs=output_text
-    )
+# Gradio arayüzü
+demo = gr.Interface(
+    fn=transcribe_gr,
+    inputs=[
+        gr.Audio(type="filepath", label="Ses Dosyası"),
+        gr.Checkbox(label="Konuşmacı Ayrımı", value=True),
+        gr.Checkbox(label="Ses İyileştirme", value=True),
+        gr.Checkbox(label="Kişisel Verileri Anonimleştir", value=True)
+    ],
+    outputs=gr.Textbox(label="Transkripsiyon Sonucu", lines=10),
+    title="🏥 Tıbbi Konuşma Transkripsiyon Servisi",
+    description="Bu servis, doktor vizitelerindeki konuşmaları yazıya döker ve konuşmacıları ayırt eder."
+)
+
+# Gradio'yu FastAPI'ye mount et
+app.mount("/", demo.app)
 
 # Uygulamayı başlat
 if __name__ == "__main__":