app.py

import os
import torch
import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient
from model import predict_params, AudioDataset
# TODO: Que no diga lo de que no hay 1s_normal al predecir
token = os.getenv("HF_TOKEN")
client = InferenceClient("meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct", token=token)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model_class, id2label_class = predict_params(
    model_path="distilhubert-finetuned-mixed-data",
    dataset_path="data/mixed_data",
    filter_white_noise=True,
    undersample_normal=True
    )
model_mon, id2label_mon = predict_params(
    model_path="distilhubert-finetuned-cry-detector",
    dataset_path="data/baby_cry_detection",
    filter_white_noise=False,
    undersample_normal=False
    )

def call(audiopath, model, dataset_path, filter_white_noise, undersample_normal=False):
    model.to(device)
    model.eval()
    audio_dataset = AudioDataset(dataset_path, {}, filter_white_noise, undersample_normal)
    processed_audio = audio_dataset.preprocess_audio(audiopath)
    inputs = {"input_values": processed_audio.to(device).unsqueeze(0)}
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
        logits = outputs.logits
    return logits

def predict(audio_path_pred):
    with torch.no_grad():
        logits = call(audio_path_pred, model=model_class, dataset_path="data/mixed_data", filter_white_noise=True, undersample_normal=False)
        predicted_class_ids_class = torch.argmax(logits, dim=-1).item()
        label_class = id2label_class[predicted_class_ids_class]
        label_mapping = {0: 'Cansancio/Incomodidad', 1: 'Dolor', 2: 'Hambre', 3: 'Problemas para respirar'}
        label_class = label_mapping.get(predicted_class_ids_class, label_class)
    return label_class

def predict_stream(audio_path_stream):
    with torch.no_grad():
        logits = call(audio_path_stream, model=model_mon, dataset_path="data/baby_cry_detection", filter_white_noise=False, undersample_normal=False)
        probabilities = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=-1)
        crying_probabilities = probabilities[:, 1]
        avg_crying_probability = crying_probabilities.mean()*100
        if avg_crying_probability < 15:
            label_class = predict(audio_path_stream)
            return "Está llorando por:", f"{label_class}. Probabilidad: {avg_crying_probability:.1f}%"
        else:
            return "No está llorando.", f"Probabilidad: {avg_crying_probability:.1f}%"

def decibelios(audio_path_stream):
    with torch.no_grad():
        logits = call(audio_path_stream, model=model_mon, dataset_path="data/baby_cry_detection", filter_white_noise=False, undersample_normal=False)
        rms = torch.sqrt(torch.mean(torch.square(logits)))
        db_level = 20 * torch.log10(rms + 1e-6).item()
        return db_level

def mostrar_decibelios(audio_path_stream, visual_threshold):
    db_level = decibelios(audio_path_stream)
    if db_level < visual_threshold:
        return f"Prediciendo. Decibelios: {db_level:.2f}"
    elif db_level > visual_threshold:
        return "No detectamos ruido..."

def predict_stream_decib(audio_path_stream, visual_threshold):
    db_level = decibelios(audio_path_stream)
    if db_level < visual_threshold:
        llorando, probabilidad = predict_stream(audio_path_stream)
        return f"{llorando} {probabilidad}"
    else:
        return ""

def chatbot_config(message, history: list[tuple[str, str]]):
    system_message = "You are a Chatbot specialized in baby health and care."
    max_tokens = 512
    temperature = 0.5
    top_p = 0.95
    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
    for val in history:
        if val[0]:
            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
        if val[1]:
            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
    messages.append({"role": "user", "content": message})
    response = ""
    for message_response in client.chat_completion(messages, max_tokens=max_tokens, stream=True, temperature=temperature, top_p=top_p):
        token = message_response.choices[0].delta.content
        response += token
        yield response

def cambiar_pestaña():
    return gr.update(visible=False), gr.update(visible=True)

my_theme = gr.themes.Soft(
    primary_hue="emerald",
    secondary_hue="green",
    neutral_hue="slate",
    text_size="sm",
    spacing_size="sm",
    font=[gr.themes.GoogleFont('Nunito'), 'ui-sans-serif', 'system-ui', 'sans-serif'],
    font_mono=[gr.themes.GoogleFont('Nunito'), 'ui-monospace', 'Consolas', 'monospace'],
    ).set(
    body_background_fill='*neutral_50',
    body_text_color='*neutral_600',
    body_text_size='*text_sm',
    embed_radius='*radius_md',
    shadow_drop='*shadow_spread',
    shadow_spread='*button_shadow_active'
    )

with gr.Blocks(theme=my_theme) as demo:
    with gr.Column(visible=True) as inicial:    
        gr.HTML(
            """
            <style>
            @import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Lobster&display=swap');
            @import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Roboto&display=swap');
            
            h1 {
                font-family: 'Lobster', cursive;
                font-size: 5em !important;
                text-align: center;
                margin: 0;
            }
            
            .gr-button {
                background-color: #4CAF50 !important; 
                color: white !important; 
                border: none;
                padding: 25px 50px; /* Increase the padding for bigger buttons */
                text-align: center;
                text-decoration: none;
                display: inline-block;
                font-family: 'Lobster', cursive; /* Apply the Lobster font */
                font-size: 2em !important; /* Increase the button text size */
                margin: 4px 2px;
                cursor: pointer;
                border-radius: 12px;
            }
            
            .gr-button:hover {
                background-color: #45a049; 
            }
            h2 {
                font-family: 'Lobster', cursive;
                font-size: 3em !important;
                text-align: center;
                margin: 0;
            }
            p.slogan, h4, p, h3 {
                font-family: 'Roboto', sans-serif;
                text-align: center;
            }
            </style>
            <h1>Iremia</h1>
            <h4 style='text-align: center; font-size: 1.5em'>Tu aliado para el bienestar de tu bebé</h4>
            """
        )
        gr.Markdown(
            "<h4 style='text-align: left; font-size: 1.5em;'>¿Qué es Iremia?</h4>"
            "<p style='text-align: left'>Iremia es un proyecto llevado a cabo por un grupo de estudiantes interesados en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial, enfocados específicamente en casos de uso relevantes para ayudar a cuidar a los más pequeños de la casa.</p>"
            "<h4 style='text-align: left; font-size: 1.5em;'>Nuestra misión</h4>"
            "<p style='text-align: left'>Sabemos que la paternidad puede suponer un gran desafío. Nuestra misión es brindarles a todos los padres unas herramientas de última tecnología que los ayuden a navegar esos primeros meses de vida tan cruciales en el desarrollo de sus pequeños.</p>"
            "<h4 style='text-align: left; font-size: 1.5em;'>¿Qué ofrece Iremia?</h4>"
            "<p style='text-align: left'>Chatbot: Pregunta a nuestro asistente que te ayudará con cualquier duda que tengas sobre el cuidado de tu bebé.</p>"
            "<p style='text-align: left'>Analizador: Con nuestro modelo de inteligencia artificial somos capaces de predecir por qué tu hijo de menos de 2 años está llorando.</p>"
            "<p style='text-align: left'>Monitor: Nuestro monitor no es como otros que hay en el mercado, ya que es capaz de reconocer si un sonido es un llanto del bebé o no; y si está llorando, predice automáticamente la causa. Dándote la tranquilidad de saber siempre qué pasa con tu pequeño, ahorrándote tiempo y horas de sueño.</p>"
        )
        boton_inicial = gr.Button("Comenzar")
    with gr.Column(visible=False) as chatbot:    
            gr.Markdown("<h2>Asistente</h2>")
            gr.ChatInterface(
                chatbot_config,
                theme=my_theme,
                retry_btn=None,
                undo_btn=None,
                clear_btn="Limpiar 🗑️",
                autofocus=True,
                fill_height=True,
                )
            with gr.Row():
                with gr.Column():
                    boton_predictor = gr.Button("Analizador")
                with gr.Column():
                    boton_monitor = gr.Button("Monitor")
    with gr.Column(visible=False) as pag_predictor:
        gr.Markdown("<h2>Analizador</h2>")
        audio_input = gr.Audio(
            min_length=1.0,
            format="wav",
            label="Baby recorder",
            type="filepath",
            )
        gr.Button("¿Por qué llora?").click(
            predict,
            inputs=audio_input,
            outputs=gr.Textbox(label="Tu bebé llora por:")
            )
        gr.Button("Volver").click(cambiar_pestaña, outputs=[pag_predictor, chatbot])
    with gr.Column(visible=False) as pag_monitor:
        gr.Markdown("<h2>Monitor</h2>")
        audio_stream = gr.Audio(
                format="wav",
                label="Baby recorder",
                type="filepath",
                streaming=True
            )
        threshold_db = gr.Slider(
            minimum=0,
            maximum=100,
            step=1,
            value=30,
            label="Decibelios para activar la predicción:"
            )
        audio_stream.stream(
            mostrar_decibelios,
            inputs=[audio_stream, threshold_db],
            outputs=gr.Textbox(value="Esperando...", label="Estado")
            )
        audio_stream.stream(
            predict_stream_decib,
            inputs=[audio_stream, threshold_db],
            outputs=gr.Textbox(value="", label="Tu bebé:")
        )
        gr.Button("Volver").click(cambiar_pestaña, outputs=[pag_monitor, chatbot])
    boton_inicial.click(cambiar_pestaña, outputs=[inicial, chatbot])
    boton_predictor.click(cambiar_pestaña, outputs=[chatbot, pag_predictor])
    boton_monitor.click(cambiar_pestaña, outputs=[chatbot, pag_monitor])
demo.launch(share=True)