app.py

import gradio as gr
import torch
import os
import soundfile as sf
import librosa
import logging
import tempfile
import traceback
from datetime import datetime
from DPTNet_eval.DPTNet_quant_sep import load_dpt_model, dpt_sep_process

# 配置日志系统
logging.basicConfig(
    filename='app.log',
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)

# 全局模型加载（避免重复加载）
try:
    logger.info("開始加載語音分離模型...")
    model = load_dpt_model()
    logger.info("模型加載成功")
except Exception as e:
    logger.error(f"模型加載失敗: {str(e)}")
    raise RuntimeError("模型初始化失敗") from e

def separate_audio(input_wav):
    """處理音訊分離的主函數"""
    process_id = datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S%f")
    temp_wav = None
    
    try:
        logger.info(f"[{process_id}] 開始處理檔案: {input_wav}")
        
        # 1. 驗證輸入檔案
        if not os.path.exists(input_wav):
            raise gr.Error("檔案不存在，請重新上傳")
        if os.path.getsize(input_wav) > 50 * 1024 * 1024:  # 50MB限制
            raise gr.Error("檔案大小超過50MB限制")

        # 2. 讀取並標準化音訊
        logger.info(f"[{process_id}] 讀取音訊檔案...")
        data, sr = librosa.load(input_wav, sr=None, mono=True)
        
        # 3. 重採樣處理
        if sr != 16000:
            logger.info(f"[{process_id}] 重採樣從 {sr}Hz 到 16000Hz...")
            data = librosa.resample(data, orig_sr=sr, target_sr=16000)
            sr = 16000

        # 4. 創建臨時檔案
        with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".wav", delete=False) as tmp_file:
            temp_wav = tmp_file.name
            logger.info(f"[{process_id}] 寫入臨時檔案: {temp_wav}")
            sf.write(temp_wav, data, sr, subtype='PCM_16')

        # 5. 執行語音分離
        logger.info(f"[{process_id}] 開始語音分離...")
        out_dir = tempfile.mkdtemp()  # 使用臨時目錄存放輸出
        outfilename = os.path.join(out_dir, "output.wav")
        
        dpt_sep_process(temp_wav, model=model, outfilename=outfilename)
        
        # 6. 獲取輸出檔案
        output_files = [
            outfilename.replace('.wav', '_sep1.wav'),
            outfilename.replace('.wav', '_sep2.wav')
        ]
        logger.info(f"[{process_id}] 預期輸出檔案: {output_files}")

        # 7. 驗證輸出
        if not all(os.path.exists(f) for f in output_files):
            missing = [f for f in output_files if not os.path.exists(f)]
            raise gr.Error(f"分離失敗，缺失檔案: {missing}")

        logger.info(f"[{process_id}] 處理完成")
        return output_files

    except Exception as e:
        error_msg = f"[{process_id}] 處理錯誤: {str(e)}\n{traceback.format_exc()}"
        logger.error(error_msg)
        raise gr.Error(f"處理失敗: {str(e)}") from e

    finally:
        # 清理臨時檔案
        if temp_wav and os.path.exists(temp_wav):
            try:
                os.remove(temp_wav)
                logger.info(f"[{process_id}] 已清理臨時檔案")
            except Exception as clean_err:
                logger.warning(f"[{process_id}] 清理失敗: {str(clean_err)}")

# 🎯 你提供的 description 內容（已轉為 HTML）
description_html = """
<h1 align='center'><a href='https://www.twman.org/AI/ASR/SpeechSeparation' target='_blank'>中文語者分離(分割)</a></h1>
<p align='center'><b>上傳一段混音音檔 （支援 `.mp3`, `.wav`），自動分離出兩個人的聲音</b></p>

<div align='center'>
  <a href='https://www.twman.org' target='_blank'>TonTon Huang Ph.D.</a> | 
  <a href='https://www.twman.org/AI' target='_blank'> AI </a> |
  <a href='https://blog.twman.org/p/deeplearning101.html' target='_blank'>手把手帶你一起踩AI坑</a> |
  <a href='https://github.com/Deep-Learning-101' target='_blank'>GitHub</a> |
  <a href='http://deeplearning101.twman.org' target='_blank'>Deep Learning 101</a> |
  <a href='https://www.youtube.com/c/DeepLearning101' target='_blank'>YouTube</a>  
</div>

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</ul>

<br>
"""

if __name__ == "__main__":
    # 完整配置 Gradio 接口
    interface = gr.Interface(
        fn=separate_audio,
        inputs=gr.Audio(
            type="filepath",
            label="請上傳混音音檔 (支援格式: mp3/wav/ogg)",
            sources=["upload", "microphone"],
            max_length=180
        ),
        outputs=[
            gr.Audio(label="語音軌道 1", format="wav"),
            gr.Audio(label="語音軌道 2", format="wav")
        ],
        title="🎙️ 語音分離 Demo - Deep Learning 101",
        description=description_html,  # 直接使用HTML描述
        flagging_mode="never",
        allow_flagging="never",
        allow_screenshot=False,
        live=True,
        examples=[
            ["examples/sample1.wav"],
            ["examples/sample2.mp3"]
        ],
        theme="default"
    )
 
    interface.queue(concurrency_count=2)
 
    launch_kwargs = {
        "server_name": "0.0.0.0",
        "server_port": 7860,
        "share": False,
        "debug": False,
        "auth": None,
        "inbrowser": True,
        "quiet": False,
        "prevent_thread_lock": True
    }
 
    interface.launch(**launch_kwargs)