app.py

import gradio as gr
from faster_whisper import WhisperModel
import time
import os
import tempfile
import requests
import traceback

# ==================== CONFIG & MODELS ====================

# 1. WHISPER MODEL (Ses Deşifre - CPU/Local)
MODEL_SIZE = "medium"
model = None

try:
    print(f"📥 Whisper {MODEL_SIZE} modeli yükleniyor...")
    model = WhisperModel(MODEL_SIZE, device="cpu", compute_type="int8")
    print("✅ Whisper Modeli Hazır!")
except Exception as e:
    print(f"❌ Whisper Yükleme Hatası: {e}")
    model = None

# ==================== AI API FUNCTIONS (Hugging Face Router) ====================

def call_huggingface_api(prompt, api_key):
    """
    Hugging Face Serverless Inference API (Router Endpoint).
    OpenAI uyumlu chat/completions formatı kullanır.
    """
    # Önce environment variable kontrol et, yoksa UI'dan gelen değeri kullan
    token = os.environ.get("HF_TOKEN") or api_key
    
    if not token: 
        return "⚠️ HF Token bulunamadı. Secret olarak veya kutuya girin."
    if not token.startswith("hf_"): 
        return "⚠️ Token 'hf_' ile başlamalıdır."

    # Sırayla deneyeceğimiz modeller
    models = [
        "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
        "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
        "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3",
        "microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct"
    ]
    
    # Doğru endpoint: /v1/chat/completions
    url = "https://router.huggingface.co/v1/chat/completions"
    
    print("=" * 50)
    print(f"🔗 API URL: {url}")
    secret_source = "ENV" if os.environ.get("HF_TOKEN") else "UI"
    print(f"🔑 Token ({secret_source}): {token[:10]}...")
    print("=" * 50)
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {token}",
        "Content-Type": "application/json"
    }

    for model_id in models:
        payload = {
            "model": model_id,
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "Sen yardımsever bir Türkçe asistansın."},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "max_tokens": 512,
            "temperature": 0.3
        }

        try:
            print(f"\n📡 [{model_id}] İstek gönderiliyor...")
            response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=90)
            
            print(f"📥 [{model_id}] HTTP Status: {response.status_code}")
            
            if response.status_code == 200:
                result = response.json()
                print(f"✅ [{model_id}] BAŞARILI!")
                if "choices" in result and len(result["choices"]) > 0:
                    return result["choices"][0]["message"]["content"].strip()
                return f"❌ Beklenmedik yanıt: {result}"
            
            elif response.status_code in [503, 529]:
                print(f"⚠️ [{model_id}] Model meşgul/yükleniyor...")
                continue
                
            elif response.status_code == 404:
                print(f"⚠️ [{model_id}] Model bulunamadı")
                continue
                
            elif response.status_code == 401:
                print(f"❌ [{model_id}] YETKİSİZ! Token kontrol edin.")
                print(f"   Yanıt: {response.text[:300]}")
                return "❌ Token geçersiz. Lütfen 'Fine-grained' token oluşturup 'Inference' yetkisi verin."
            
            elif response.status_code == 422:
                print(f"⚠️ [{model_id}] Format hatası: {response.text[:200]}")
                continue
                
            else:
                error_text = response.text[:300] if len(response.text) > 300 else response.text
                print(f"❌ [{model_id}] HATA ({response.status_code}): {error_text}")
                continue
                
        except requests.exceptions.Timeout:
            print(f"⏰ [{model_id}] Zaman aşımı (90sn)")
            continue
        except Exception as e:
            print(f"💥 [{model_id}] İSTİSNA DETAYI:")
            print(f"   Hata Tipi: {type(e).__name__}")
            print(f"   Mesaj: {e}")
            print("   Traceback:")
            traceback.print_exc()
            continue

    print("\n" + "=" * 50)
    print("❌ TÜM MODELLER BAŞARISIZ!")
    print("=" * 50)
    return "❌ Tüm modeller başarısız. Token'ınızı kontrol edin veya daha sonra deneyin."

def summarize_with_api(text: str, api_key: str) -> str:
    """Metni özetler."""
    if not text or "⚠️" in text: 
        return "⚠️ Özetlenecek metin yok."
    
    clean_text = text.split("───────────────────────────────────")[0].strip()
    prompt = f"Aşağıdaki metni Türkçe olarak maddeler halinde özetle:\n\n{clean_text}"
    
    return call_huggingface_api(prompt, api_key)

def translate_with_api(text: str, target_language: str, api_key: str) -> str:
    """Metni çevirir."""
    if not text or "⚠️" in text: 
        return "⚠️ Çevrilecek metin yok."
    
    clean_text = text.split("───────────────────────────────────")[0].strip()
    
    lang_map = {"İngilizce": "English", "Almanca": "German", "Fransızca": "French", "Türkçe": "Turkish"}
    tgt = lang_map.get(target_language, "English")
    
    prompt = f"Translate the following text to {tgt}. Only provide the translation, no extra text.\n\nText:\n{clean_text}"
    
    return call_huggingface_api(prompt, api_key)


# ==================== TRANSCRIPTION (WHISPER - LOCAL) ====================

def transcribe(audio_path: str, progress=gr.Progress()):
    if model is None:
        yield "❌ Hata: Whisper modeli yüklenemedi.", None
        return

    if audio_path is None:
        yield "⚠️ Lütfen bir ses dosyası yükleyin.", None
        return

    try:
        start_time = time.time()
        progress(0, desc="Ses işleniyor...")
        
        segments, info = model.transcribe(
            audio_path,
            language="tr",
            beam_size=1,
            vad_filter=True,
            word_timestamps=False
        )
        
        duration = info.duration
        full_text = ""
        
        for segment in segments:
            full_text += segment.text + " "
            if duration > 0:
                prog = min(segment.end / duration, 0.99)
                progress(prog, desc=f"Dönüştürülüyor... ({int(segment.end)}/{int(duration)} sn)")
            yield full_text.strip(), None

        elapsed = time.time() - start_time
        final_result = full_text.strip()
        
        if not final_result:
            yield "⚠️ Ses anlaşılamadı veya sessiz.", None
            return

        progress(0.99, desc="Dosya kaydediliyor...")
        txt_file = tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w', suffix='.txt', delete=False, encoding='utf-8')
        txt_file.write(final_result)
        txt_file.close()
        
        stats = f"\n\n───────────────────────────────────\n📊 İstatistikler\n• Süre: {duration:.1f} sn\n• İşlem: {elapsed:.1f} sn\n• Hız: {duration/elapsed:.1f}x\n───────────────────────────────────"
        
        yield final_result + stats, txt_file.name
            
    except Exception as e:
        yield f"❌ Transkripsiyon Hatası: {str(e)}", None

# ==================== UI (GRADIO) ====================

with gr.Blocks(title="Voice to Text Manager") as demo:
    
    gr.HTML("""
        <style>
            footer { display: none !important; }
            .gradio-container { max-width: 900px !important; margin: auto !important; }
        </style>
        <div style="text-align: center; padding: 30px; background: linear-gradient(135deg, #6366f1 0%, #a855f7 100%); border-radius: 20px; margin-bottom: 20px; color: white;">
            <h1 style="font-size: 2.2rem; margin: 0;">🎙️ Voice to Text Manager</h1>
            <p style="opacity: 0.9; font-size: 1.1rem;">1-2 saatlik ses kayıtlarını rahatça deşifre edebilir ve işleyebilirsiniz.</p>
        </div>
    """)
    
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            audio_input = gr.Audio(label="Ses Dosyası", type="filepath", sources=["upload", "microphone"])
            submit_btn = gr.Button("🚀 Deşifre Et", variant="primary", size="lg")
            
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            output_text = gr.Textbox(label="Metin", placeholder="Sonuçlar burada...", lines=10, interactive=False)
            download_file = gr.File(label="İndir (.txt)")

    gr.HTML("<h3 style='margin-top: 20px; border-bottom: 1px solid #ddd; padding-bottom: 10px;'>☁️ Hugging Face API (Özet & Çeviri)</h3>")
    
    # Secret durumunu kontrol et
    hf_secret_loaded = bool(os.environ.get("HF_TOKEN"))
    secret_status = "✅ Secret yüklendi (HF_TOKEN)" if hf_secret_loaded else "⚠️ Secret bulunamadı, token girin"
    
    with gr.Row():
        api_key_input = gr.Textbox(
            label="🔑 HF Token (Opsiyonel - Kendi Tokeninizi Ekleyebilirsiniz)", 
            placeholder=secret_status,
            type="password",
            value="" if hf_secret_loaded else None
        )
    
    with gr.Tabs():
        with gr.TabItem("✨ Özetle"):
            summary_btn = gr.Button("📝 Özetle")
            summary_output = gr.Textbox(label="Özet", lines=6)
            
        with gr.TabItem("🌍 Çevir"):
             with gr.Row():
                target_lang = gr.Dropdown(["İngilizce", "Almanca", "Fransızca"], label="Hedef Dil", value="İngilizce")
                translate_btn = gr.Button("Çevir")
             translate_output = gr.Textbox(label="Çeviri", lines=6)

    submit_btn.click(transcribe, inputs=[audio_input], outputs=[output_text, download_file])
    summary_btn.click(summarize_with_api, inputs=[output_text, api_key_input], outputs=summary_output)
    translate_btn.click(translate_with_api, inputs=[output_text, target_lang, api_key_input], outputs=translate_output)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch(share=False)