| import gradio as gr | |
| from transformers import pipeline | |
| # Załadowanie modelu Whisper | |
| transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-large-v3-turbo") | |
| # Funkcja do transkrypcji audio | |
| def transcribe(audio): | |
| result = transcriber(audio) | |
| return result['text'] | |
| # Tworzenie interfejsu Gradio | |
| iface = gr.Interface( | |
| fn=transcribe, # Funkcja przetwarzająca plik audio | |
| inputs=gr.Audio(sources=["upload"], type="filepath"), # Wejście: plik audio | |
| outputs="text", # Wyjście: transkrypcja tekstowa | |
| title="Whisper Large V3 Turbo - Transkrypcja Audio" | |
| ) | |
| iface.launch() | |