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1 |
+
import gradio as gr
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2 |
+
import edge_tts
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3 |
+
import asyncio
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4 |
+
import os
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5 |
+
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6 |
+
# Função para gerar o áudio
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7 |
+
async def text_to_speech(text, language):
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8 |
+
# Mapeamento de idiomas para vozes da Azure
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9 |
+
voices = {
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10 |
+
"Português (Brasil)": "pt-BR-FranciscaNeural",
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11 |
+
"Inglês": "en-US-AriaNeural",
|
12 |
+
"Espanhol": "es-ES-ElviraNeural",
|
13 |
+
"Francês": "fr-FR-DeniseNeural",
|
14 |
+
"Italiano": "it-IT-ElsaNeural"
|
15 |
+
}
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16 |
+
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17 |
+
voice = voices.get(language, "pt-BR-FranciscaNeural")
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18 |
+
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19 |
+
# Gerar um nome de arquivo único
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20 |
+
output_file = f"output_{hash(text)}.mp3"
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21 |
+
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22 |
+
# Criar a comunicação com o edge-tts
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23 |
+
communicate = edge_tts.Communicate(text, voice)
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24 |
+
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25 |
+
# Salvar o áudio
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26 |
+
await communicate.save(output_file)
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27 |
+
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28 |
+
return output_file
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29 |
+
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30 |
+
# Função para processar a entrada e chamar o TTS
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31 |
+
def process_tts(text, language):
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32 |
+
return asyncio.run(text_to_speech(text, language))
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33 |
+
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34 |
+
# Configurar a interface Gradio
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35 |
+
iface = gr.Interface(
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36 |
+
fn=process_tts,
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37 |
+
inputs=[
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38 |
+
gr.Textbox(label="Texto para converter em fala"),
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39 |
+
gr.Dropdown(["Português (Brasil)", "Inglês", "Espanhol", "Francês", "Italiano"], label="Idioma")
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40 |
+
],
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41 |
+
outputs=gr.Audio(label="Áudio gerado"),
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42 |
+
title="Conversor de Texto para Fala usando Azure TTS",
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43 |
+
description="Converta texto em fala usando as vozes da Azure em diferentes idiomas."
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44 |
+
)
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45 |
+
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46 |
+
# Iniciar a aplicação
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47 |
+
iface.launch()
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