test aac

components/fonctions_transcription.py

@@ -10,7 +10,8 @@ import pandas as pd
 import plotly.express as px
 from pydub import AudioSegment
 import tempfile
-
+import os
+import subprocess
 
 # # Chargement du fichier des utilisateurs
 # with open("users_info.json", 'r') as file:
@@ -271,3 +272,13 @@ def transcript(dict_user,username,user_group, audio_file,maintenant,Year_Month,q
     return text_transcript
 
 
+
+
+def convert_audio_to_mp3(input_file):
+    # Créer un nom de fichier de sortie avec l'extension .mp3
+    output_file = os.path.splitext(input_file.name)[0] + ".mp3"
+
+    # Utiliser FFmpeg pour convertir le fichier audio en MP3
+    subprocess.run(["ffmpeg", "-i", input_file.name, "-codec:a", "libmp3lame", "-qscale:a", "2", output_file])
+
+    return output_file

pages/Transcription.py

@@ -72,7 +72,9 @@ if st.session_state["authenticated"]:
     model = whisper.load_model("large")
     st.text("Chargement du modèle terminé")
 
-    audio_file = st.file_uploader("Charger l'audio", type=["wav", "mp3", "m4a"])
+    audio_file = st.file_uploader("Charger l'audio", type=["wav", "mp3", "m4a","aac"])
+    audio_file = TRS.convert_audio_to_mp3(audio_file)
+
     #audio_file = st.file_uploader("Charger l'audio", accept='audio/*')
     #audio_name = audio_file.name