echec test aac

components/fonctions_transcription.py

@@ -123,8 +123,8 @@ def graphique_utilisation(data, username, annee_mois):
     df_user['Year_Month'] = df_user['Year'].astype(str) + '_' + df_user['Month'].astype(str).str.zfill(2)
 
     # Selection utilisateur et mois d'utilisation
-    print(username)
-    print(annee_mois)
+    #print(username)
+    #print(annee_mois)
     a =df_user[(df_user["usernames"] == username) & (df_user["Year_Month"] == annee_mois)]
     a["Consommation_heures"] = a["durees_audio_sec"].cumsum()
     a["Consommation_heures"] = a["Consommation_heures"].values / 3600
@@ -161,7 +161,7 @@ def transcript(dict_user,username,user_group, audio_file,maintenant,Year_Month,q
     # Calcul consommation utilisateur
     figure , consommation = graphique_utilisation(dict_user, username, Year_Month)
     if audio_file is not None:
-        audio_file = convert_audio_to_mp3(audio_file)
+        #audio_file = convert_audio_to_mp3(audio_file)
         # Créer un fichier temporaire
         with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False) as temp_file:
             temp_filename = temp_file.name

pages/Transcription.py

@@ -79,7 +79,7 @@ if st.session_state["authenticated"]:
         #Charger l'audio avec streamlit
 
     # Chargement du modèle
-    model = whisper.load_model("small")
+    model = whisper.load_model("large")
     st.text("Chargement du modèle terminé")
 
     audio_file = st.file_uploader("Charger l'audio", type=["wav", "mp3", "m4a","aac"])