Spaces:
Sleeping
Sleeping
Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
|
@@ -1,6 +1,5 @@
|
|
| 1 |
import gradio as gr
|
| 2 |
import torch
|
| 3 |
-
import torchaudio
|
| 4 |
import tempfile
|
| 5 |
import os
|
| 6 |
import numpy as np
|
|
@@ -19,28 +18,31 @@ def separate_audio(audio_file):
|
|
| 19 |
return None, None
|
| 20 |
|
| 21 |
try:
|
| 22 |
-
#
|
| 23 |
-
waveform,
|
| 24 |
|
| 25 |
-
# Lưu file tạm
|
| 26 |
tmp_path = "/tmp/input.wav"
|
| 27 |
sf.write(tmp_path, waveform, 8000)
|
| 28 |
|
| 29 |
# Tách nguồn âm
|
| 30 |
est_sources = model.separate_file(path=tmp_path)
|
| 31 |
|
| 32 |
-
#
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 33 |
source1_path = "/tmp/source1.wav"
|
| 34 |
source2_path = "/tmp/source2.wav"
|
| 35 |
-
|
| 36 |
-
|
| 37 |
-
torchaudio.save(source2_path, est_sources[:, :, 1].detach().cpu(), 8000)
|
| 38 |
|
| 39 |
return source1_path, source2_path
|
| 40 |
|
| 41 |
except Exception as e:
|
| 42 |
print(f"Error: {e}")
|
| 43 |
-
raise gr.Error(f"Lỗi
|
| 44 |
|
| 45 |
demo = gr.Interface(
|
| 46 |
fn=separate_audio,
|
|
@@ -61,9 +63,9 @@ Demo ứng dụng kiến trúc SepFormer cho bài toán phân tách nguồn âm
|
|
| 61 |
2. Nhấn Submit
|
| 62 |
3. Nghe và download 2 nguồn âm đã được tách
|
| 63 |
|
| 64 |
-
**Lưu ý:** Hỗ trợ định dạng WAV, MP3, FLAC.
|
| 65 |
|
| 66 |
-
> ⚠️ **Khuyến nghị:** Nên sử dụng file âm thanh có tần số lấy mẫu **8kHz** để đạt chất lượng phân tách tốt nhất.
|
| 67 |
"""
|
| 68 |
)
|
| 69 |
|
|
|
|
| 1 |
import gradio as gr
|
| 2 |
import torch
|
|
|
|
| 3 |
import tempfile
|
| 4 |
import os
|
| 5 |
import numpy as np
|
|
|
|
| 18 |
return None, None
|
| 19 |
|
| 20 |
try:
|
| 21 |
+
# Load và resample về 8kHz bằng librosa
|
| 22 |
+
waveform, _ = librosa.load(audio_file, sr=8000, mono=True)
|
| 23 |
|
| 24 |
+
# Lưu file tạm
|
| 25 |
tmp_path = "/tmp/input.wav"
|
| 26 |
sf.write(tmp_path, waveform, 8000)
|
| 27 |
|
| 28 |
# Tách nguồn âm
|
| 29 |
est_sources = model.separate_file(path=tmp_path)
|
| 30 |
|
| 31 |
+
# Lấy kết quả
|
| 32 |
+
source1 = est_sources[:, :, 0].detach().cpu().numpy().squeeze()
|
| 33 |
+
source2 = est_sources[:, :, 1].detach().cpu().numpy().squeeze()
|
| 34 |
+
|
| 35 |
+
# Lưu kết quả bằng soundfile
|
| 36 |
source1_path = "/tmp/source1.wav"
|
| 37 |
source2_path = "/tmp/source2.wav"
|
| 38 |
+
sf.write(source1_path, source1, 8000)
|
| 39 |
+
sf.write(source2_path, source2, 8000)
|
|
|
|
| 40 |
|
| 41 |
return source1_path, source2_path
|
| 42 |
|
| 43 |
except Exception as e:
|
| 44 |
print(f"Error: {e}")
|
| 45 |
+
raise gr.Error(f"Lỗi: {str(e)}")
|
| 46 |
|
| 47 |
demo = gr.Interface(
|
| 48 |
fn=separate_audio,
|
|
|
|
| 63 |
2. Nhấn Submit
|
| 64 |
3. Nghe và download 2 nguồn âm đã được tách
|
| 65 |
|
| 66 |
+
**Lưu ý:** Hỗ trợ định dạng WAV, MP3, FLAC.
|
| 67 |
|
| 68 |
+
> ⚠️ **Khuyến nghị:** Nên sử dụng file âm thanh có tần số lấy mẫu **8kHz** và định dạng file có đuôi .wav để đạt chất lượng phân tách tốt nhất.
|
| 69 |
"""
|
| 70 |
)
|
| 71 |
|