app.py

import gradio as gr 
from transformers import pipeline 
from langdetect import detect 
from gtts import gTTS 

# Dummy Models (اصل میں آپ نے اپنی فائلوں میں load کرنے ہیں)
# یہاں صرف ڈیمو کے لیے placeholders
def s2t_model(audio):
    return {"text": "یہ آڈیو سے حاصل شدہ متن ہے"}

def qa_model(question, context):
    return {"answer": "یہ سوال کا فرضی جواب ہے"}

def translator_en_ur(text):
    return [{"translation_text": "یہ انگلش سے اردو ترجمہ ہے"}]

def translator_ur_en(text):
    return [{"translation_text": "This is translation from Urdu to English"}]

def detect_language(text):
    # سادہ detection – فرضی
    if any(ch in text for ch in "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"):
        return "en"
    return "ur"

welcome_message = "✨ خوش آمدید! اردو/انگلش چیٹ، ترجمہ، سوال جواب اور آواز کی سہولت۔"

# پروسیسنگ فنکشن
def process(context, tts_flag, src_lang, tgt_lang, question, audio):
    output_text = ""
    audio_output = None

    # Speech to Text
    if audio:
        result = s2t_model(audio)
        text = result.get("text", "")
        output_text += f"🗣️ بول کر کہا: {text}\n\n"
    else:
        text = context

    # Question Answering
    if question.strip():
        if not text.strip():
            answer = "براہ کرم سوال کے لیے متعلقہ متن فراہم کریں۔"
        else:
            try:
                answer = qa_model(question=question, context=text)['answer']
            except:
                answer = "جواب دستیاب نہیں"
        output_text += f"❓ سوال: {question}\n🧠 جواب: {answer}\n\n"

    # Translation
    translated = None
    if text.strip():
        lang = detect_language(text) if src_lang == "Auto" else src_lang.lower()

        if lang in ["en", "english"]:
            translated = translator_en_ur(text)[0]['translation_text']
        elif lang in ["ur", "urdu"]:
            translated = translator_ur_en(text)[0]['translation_text']
        else:
            translated = "⚠️ صرف اردو اور انگلش معاونت یافتہ ہیں"

        output_text += f"🌐 ترجمہ: {translated}\n"

    # Text-to-speech
    if tts_flag and translated:
        tts_lang = 'ur' if tgt_lang.lower() == "urdu" else 'en'
        try:
            tts = gTTS(text=translated, lang=tts_lang)
            tts.save("output.mp3")
            audio_output = "output.mp3"
        except:
            audio_output = None

    return output_text, audio_output


# Gradio UI
iface = gr.Interface(
    fn=process,
    inputs=[
        gr.Textbox(label="متن یا سیاق"),      
        gr.Checkbox(label="آواز میں سنیں؟"),   
        gr.Radio(["Auto", "Urdu", "English"], label="ماخذ زبان (Source Language)"),  
        gr.Radio(["Urdu", "English"], label="ہدف زبان (Target Language)"),  
        gr.Textbox(label="سوال"),            
        gr.Audio( type="filepath", label="آڈیو (اختیاری)") 
    ],
    outputs=[
        gr.Textbox(label="نتیجہ"),
        gr.Audio(label="آڈیو آؤٹ پٹ")
    ],
    title="🧠 Urdu-English AI QA + Translation + TTS",
    description=welcome_message
)

if __name__ == "__main__":
    iface.launch()