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 import gradio as gr
 import openai
-import tempfile
 import os
-import random
 
-PROMPT = """首先，需要澄清的是，我方对“偏爱”的定义是：**教师基于主观喜好或对“优秀”的片面理解，给予特定学生与其学业表现或课堂行为无关的特殊待遇或关注，而忽视其他学生正当的学习需求和情感体验，从而损害教育公平的行为。**对方辩友试图将“偏爱”的对象限定为客观标准下的“优秀学生”，这是偷换概念的逻辑错误。
-即使是看似客观的评价标准，例如“成绩优秀”、“品行突出”，在实际操作中也充满了主观性。每个老师对“优秀”的理解不同，对学生行为的评价标准也不同，最终就会导致“偏爱”的对象并非真正意义上的“优秀”，而是取决于教师个人的喜好。试问，一个在数学方面有天赋但语文成绩相对较弱的学生，难道就不值得被老师关注和鼓励吗？
+# 配置基本参数
+PROMPT = """首先，需要澄清的是，我方对"偏爱"的定义是：**教师基于主观喜好或对"优秀"的片面理解，给予特定学生与其学业表现或课堂行为无关的特殊待遇或关注，而忽视其他学生正当的学习需求和情感体验，从而损害教育公平的行为。**对方辩友试图将"偏爱"的对象限定为客观标准下的"优秀学生"，这是偷换概念的逻辑错误。
+即使是看似客观的评价标准，例如"成绩优秀"、"品行突出"，在实际操作中也充满了主观性。每个老师对"优秀"的理解不同，对学生行为的评价标准也不同，最终就会导致"偏爱"的对象并非真正意义上的"优秀"，而是取决于教师个人的喜好。试问，一个在数学方面有天赋但语文成绩相对较弱的学生，难道就不值得被老师关注和鼓励吗？
 """
 
-def transcribe_audio(api_key, audio):
-    if api_key is None:
-        return "请输入openai官方apikey"
+def transcribe_audio(audio, api_key_state):
     if audio is None:
-        return "没有检测到音频，可能是点击的间隔时间太短，请重新点击sumbit。如果仍然出错，请重新录音或者上传音频文件。"
+        return "没有检测到音频，请重新录音或者上传音频文件。", api_key_state
+    
+    if not api_key_state:
+        return "请输入有效的API密钥。", api_key_state
     
     client = openai.OpenAI(
-        api_key = api_key,
+        api_key=api_key_state,
+        base_url=BASE_URL,
     )
     try:
-    # 使用 OpenAI Whisper API 进行转录
+        # 使用 OpenAI Whisper API 进行转录
         with open(audio, "rb") as audio_file:
             result = client.audio.transcriptions.create(
-                model = "whisper-1",
-                file = audio_file,
-                prompt = PROMPT,
+                model="whisper-1",
+                file=audio_file,
+                prompt=PROMPT,
             )
-        return result.text
+        return result.text, api_key_state
     except Exception as e:
-        return f'转录音频时出现错误: {str(e)}'
-    
-# 创建 Gradio 接口
-gr.Interface(
-    fn=transcribe_audio,
-    inputs=[
-        gr.Textbox(type="password", label="API密钥", placeholder="请输入您的API密钥"),
-        gr.Audio(
-        sources="microphone", type="filepath", label = "录音或上传音频", interactive=True,
-    )
-    ],
-    outputs=gr.Textbox(label="转录文本", placeholder="转录的文字将显示在这里...", lines=10, interactive=True, show_copy_button=True),
-    theme="huggingface",
-    title="💬 Agent4DB专用语音转文字工具",
-    description="🤟 使用 OpenAI Whisper API 将语音转录为文字",
-).launch(share=True)
+        return f'转录音频时出现错误: {str(e)}', api_key_state
+
+def set_api_key(api_key, api_key_state):
+    return api_key, api_key  # 更新显示的 API 密钥和存储的状态
+
+def clear_inputs(audio, api_key, api_key_state):
+    return None, api_key, api_key_state  # 只清除音频，保留 API 密钥
+
+with gr.Blocks(theme="default") as iface:
+    gr.Markdown("# 💬 Agent4DB专用语音转文字工具")
+    gr.Markdown("🤟 使用 OpenAI Whisper API 将语音转录为文字")
+    
+    api_key_state = gr.State("")
+    
+    with gr.Row():
+        audio_input = gr.Audio(sources=["microphone", "upload"], type="filepath", label="录音或上传音频")
+        api_key_input = gr.Textbox(type="password", label="API密钥", placeholder="请输入您的API密钥")
+    
+    transcribe_button = gr.Button("转录")
+    clear_button = gr.ClearButton()
+    output = gr.Textbox(label="转录文本", placeholder="转录的文字将显示在这里...", lines=10, interactive=True)
+    
+    # 设置 API 密钥的回调
+    api_key_input.change(set_api_key, [api_key_input, api_key_state], [api_key_input, api_key_state])
+    
+    # 转录按钮的回调
+    transcribe_button.click(transcribe_audio, inputs=[audio_input, api_key_state], outputs=[output, api_key_state])
+    
+    # 清除按钮的回调
+    clear_button.click(clear_inputs, inputs=[audio_input, api_key_input, api_key_state], outputs=[audio_input, api_key_input, api_key_state])
+
+iface.launch(share=True)