Create app.py

app.py

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+%%file app.py
+import streamlit as st
+import soundfile as sf
+import vosk
+import pyaudio
+import json
+import threading
+
+# Ruta al modelo Vosk
+model_path = "vosk-model-es-0.42"
+model = vosk.Model(model_path)
+
+# Inicializar Vosk
+rec = vosk.KaldiRecognizer(model, 16000)
+
+# Inicializar PyAudio
+p = pyaudio.PyAudio()
+
+# Variables globales para el streaming
+stream = None
+is_recording = False
+
+# Función para iniciar la grabación
+def start_recording():
+    global stream, is_recording
+    is_recording = True
+    stream = p.open(format=pyaudio.paInt16,
+                    channels=1,
+                    rate=16000,
+                    input=True,
+                    frames_per_buffer=8192)
+    while is_recording:
+        data = stream.read(4096)
+        if rec.AcceptWaveform(data):
+            result = json.loads(rec.Result())
+            recognized_text = result['text']
+            if recognized_text:
+                st.session_state['transcript'] += recognized_text + "\n"
+                st.experimental_rerun()
+            if "terminate" in recognized_text.lower():
+                stop_recording()
+
+# Función para detener la grabación
+def stop_recording():
+    global stream, is_recording
+    is_recording = False
+    if stream is not None:
+        stream.stop_stream()
+        stream.close()
+
+# Interfaz de Streamlit
+st.title("Reconocimiento de Voz con Vosk")
+st.write("Haga clic en 'Iniciar Grabación' y diga 'terminate' para detener la grabación.")
+
+if 'transcript' not in st.session_state:
+    st.session_state['transcript'] = ""
+
+if st.button("Iniciar Grabación"):
+    threading.Thread(target=start_recording).start()
+
+if st.button("Detener Grabación"):
+    stop_recording()
+
+st.text_area("Transcripción", st.session_state['transcript'], height=200)
+
+# Terminar PyAudio al cerrar la aplicación
+def close_pyaudio():
+    p.terminate()
+
+st.write("Cuando termines, cierra la aplicación.")