latest ver

app.py

@@ -2,13 +2,20 @@ import gradio as gr
 import torch
 from transformers import pipeline
 import os
+import tempfile
+import shutil
+from docx import Document
+import time
 
-# ✅ ใช้ path ffmpeg ชั่วคราวเฉพาะใน local
-#os.environ["PATH"] += os.pathsep + r"C:\ffmpeg\ffmpeg-master-latest-win64-gpl\ffmpeg-master-latest-win64-gpl\bin"
+# ✅ ตรวจสอบ ffmpeg
+if not shutil.which("ffmpeg"):
+    raise EnvironmentError("ffmpeg not found. Please install ffmpeg and ensure it's in PATH.")
 
-# ✅ โมเดลที่ใช้
+# ✅ ลบ path ffmpeg เฉพาะ local เพราะ Spaces มี ffmpeg ติดตั้งแล้ว
+# os.environ["PATH"] += os.pathsep + r"C:\ffmpeg\ffmpeg-master-latest-win64-gpl\ffmpeg-master-latest-win64-gpl\bin"
+
+# ✅ โหลดโมเดล small
 MODEL_NAME = "biodatlab/whisper-th-small-combined"
-lang = "th"
 device = 0 if torch.cuda.is_available() else "cpu"
 
 pipe = pipeline(
@@ -18,31 +25,95 @@ pipe = pipeline(
     device=device,
 )
 
-# ✅ ฟังก์ชันแปลงเสียงเป็นข้อความ
+# ✅ ฟังก์ชันแปลงเสียงเป็นข้อความ (return text และ processing time)
 def transcribe_audio(audio):
-    result = pipe(audio, generate_kwargs={"language": "<|th|>", "task": "transcribe"}, batch_size=16)
-    text = result["text"]
-    return text, text  # ส่งทั้งแสดงบนหน้าจอ และโหลดเป็น .txt
+    start_time = time.time()  # บันทึกเวลาเริ่มต้น
+    if not audio:
+        return "กรุณาอัปโหลดไฟล์เสียงก่อน", "ไม่ได้ประมวลผล"
+    try:
+        result = pipe(audio, generate_kwargs={"language": "<|th|>", "task": "transcribe"}, batch_size=14)
+        text = result["text"]
+        end_time = time.time()  # บันทึกเวลาสิ้นสุด
+        processing_time = end_time - start_time
+        return text, f"ใช้เวลา: {processing_time:.2f} วินาที"
+    except Exception as e:
+        return f"เกิดข้อผิดพลาด: {str(e)}", "เกิดข้อผิดพลาด"
 
-# ✅ UI ด้วย Gradio
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("## 🎤 แปลงเสียงพูดภาษาไทยเป็นข้อความ")
-    with gr.Row():
-        audio_input = gr.Audio(label="อัปโหลดไฟล์เสียง (MP3)", type="filepath")
-    with gr.Row():
-        transcribed_text = gr.Textbox(label="📜 ข้อความที่แปลงแล้ว", lines=10)
-    with gr.Row():
-        copy_button = gr.Button("📋 Copy")
-        download_button = gr.File(label="⬇️ ดาวน์โหลด .txt")
+# ✅ ฟังก์ชันสร้างไฟล์สำหรับดาวน์โหลด (.txt หรือ .docx)
+def create_download_file(text, file_format):
+    if not text or text.startswith("กรุณา") or text.startswith("เกิดข้อผิดพลาด"):
+        return None
+    try:
+        if file_format == "Text (.txt)":
+            with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".txt", delete=False, mode="w", encoding="utf-8") as f:
+                f.write(text)
+                return f.name
+        else:  # Word (.docx)
+            doc = Document()
+            doc.add_paragraph(text)
+            with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".docx", delete=False) as f:
+                doc.save(f.name)
+                return f.name
+    except Exception as e:
+        return None
+
+# ✅ CSS สำหรับจัด Markdown ตรงกลางและทำให้ Textbox มีแถบเลื่อน
+custom_css = """
+.markdown {
+    text-align: center !important;
+}
+#transcribed-text textarea {
+    height: 250px !important;
+    overflow-y: auto !important;
+    resize: vertical !important;
+}
+"""
 
-    # ปุ่มเริ่มแปลง
-    transcribe_btn = gr.Button("🔄 แปลงเสียงเป็นข้อความ")
+# ✅ UI Layout
+with gr.Blocks(css=custom_css) as demo:
+    gr.Markdown("""
+        <div style="text-align: center;">
+            <h2> แปลงเสียงพูดภาษาไทยเป็นข้อความ </h2>
+        </div>
+    """)
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=1):
+            audio_input = gr.Audio(label="🎵 อัปโหลดไฟล์เสียง (MP3, WAV, M4A)", type="filepath")
+            download_format = gr.Dropdown(
+                choices=["Text (.txt)", "Word (.docx)"],
+                label="📄 เลือกฟอร์แมตไฟล์",
+                value="Text (.txt)"
+            )
+            transcribe_btn = gr.Button("🔄 แปลงเสียงเป็นข้อความ")
+        with gr.Column(scale=2):
+            transcribed_text = gr.Textbox(label="📜 ข้อความที่แปลงแล้ว", elem_id="transcribed-text")
+            processing_time_display = gr.Textbox(label="⏱️ เวลาที่ใช้", interactive=False)
+            with gr.Row():
+                copy_button = gr.Button("📋 คัดลอกข้อความ")
+                download_button = gr.DownloadButton(label="⬇️ ดาวน์โหลดไฟล์")
 
-    # เมื่อกดปุ่ม
+    # Action
     transcribe_btn.click(
         fn=transcribe_audio,
         inputs=audio_input,
-        outputs=[transcribed_text, download_button]
+        outputs=[transcribed_text, processing_time_display],
+        show_progress=True
+    )
+
+    # Action คัดลอก (ใช้ JavaScript)
+    copy_button.click(
+        fn=None,
+        inputs=transcribed_text,
+        outputs=None,
+        js="function(text) {navigator.clipboard.writeText(text); gr.Info('คัดลอกข้อความแล้ว!'); return []}"
+    )
+
+    # Action ดาวน์โหลด
+    download_button.click(
+        fn=create_download_file,
+        inputs=[transcribed_text, download_format],
+        outputs=download_button
     )
 
+# รันใน Hugging Face Spaces
 demo.launch()