|
|
import streamlit as st |
|
|
import numpy as np |
|
|
import librosa |
|
|
|
|
|
st.title("Система распознания аварийных вызовов.") |
|
|
|
|
|
|
|
|
easy_model = lambda y, sr: "Авария. Вызывайте экстренные службы!" if np.min(list(map(np.min, librosa.feature.chroma_stft(y=y, sr=sr)))) < 0.003046*.02 else "Ложный вызов." |
|
|
|
|
|
uploaded_file = st.file_uploader("Загрузите аудиофайл, и я распознаю экстренный случай", type=["mp3", "wav"]) |
|
|
|
|
|
if uploaded_file is not None: |
|
|
st.subheader("Результат распознания") |
|
|
y, sr = librosa.load(uploaded_file) |
|
|
st.write("Запись завершена! Файл сохранен как 'recording.wav'") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write("Распознание речи...") |
|
|
st.write("Нет модуля в связи с трудностями интеграции в Hugging Face.") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write("Анализ вызова...") |
|
|
st.write(easy_model(y, sr)) |
|
|
|
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write(" ") |
|
|
st.write("Подробнее о проекте и полная функциональная версия приложения здесь - https://github.com/alecseiterr/Icon_Soft/tree/main/Tatarintsev_Dmitry") |
|
|
st.write("Автор: https://t.me/dtatarintsev") |
