다만사의 블로그

잘 잡니다... 쿨쿨

훌륭한 가족 소라군

# babel_fish.py
import tkinter as tk
from tkinter import ttk
import openai
import sounddevice as sd
from gtts import gTTS
import pygame
import wavio
from openai import OpenAI
import os

API_KEY = os.environ.get('OPEN_API_KEY')
client = OpenAI(
api_key = API_KEY,
)

# create a dictionary to store the language and
# their corresponding codes
languages = {'English': 'en', 'Spanish': 'es', 'French': 'fr', 'Korean': 'ko', 'Japanese': 'ja'}

app = tk.Tk()
app.title("Babel Fish")
style = ttk.Style()

def set_wait_cursor():
    submit_btn.config(cursor="watch")
    app.update_idletasks()  # Force an immediate update of the window


def set_normal_cursor():
    submit_btn.config(cursor="")

def translate(language1, language2, text):
    set_label("Translating...")
    prompt = f"Translate the following from {language1} to {language2}: {text}"
    # prompt = 'Hi There'
    messages = [{'role': 'user', 'content': prompt}]
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=messages,
        temperature=0.8,
        top_p=1.0,
        frequency_penalty=0.0,
        presence_penalty=0.6,
    )

    chat_gpt_translation = response.choices[0].message.content
    print('translation: ' + chat_gpt_translation)
    return chat_gpt_translation


def text_to_speech(translated_text, language):
    set_label("Playing...")
    tts = gTTS(translated_text, lang=languages[language], slow=False)
    tts.save('C:\\temp\\translation.mp3')
    # 5. Convert Translated Text to Speech
    # Placeholder for a TTS service (like Google Cloud TTS).

    # Initialize pygame mixer
    pygame.mixer.init()
    pygame.mixer.music.load('C:\\temp\\translation.mp3')
    pygame.mixer.music.play()


# If you want to keep the program running until the audio is done playing:
    while pygame.mixer.music.get_busy():
        pygame.time.Clock().tick(10)  # This will wait and let the music play.

    # close the mp3 file
    pygame.mixer.music.stop()
    pygame.mixer.quit()
    os.remove('C:\\temp\\translation.mp3')


def capture_audio():
     # Indicate start of recording
    label_recording.config(text="Recording...", bg="red")

    app.update()
    # get number of seconds from dropdown
    duration = int(combo_duration.get())
    samplerate = 44100
    audio = sd.rec(int(samplerate * duration),
                   samplerate=samplerate, channels=2, dtype='int16')
    sd.wait()

    label_recording.config(text="Finished Recording", bg="green")

    app.update()

    # Save the numpy array to a WAV file using wavio
    wav_path = "c:\\temp\\myrecording.wav"
    wavio.write(wav_path, audio, samplerate, sampwidth=2)


def set_label(text):
    label_recording.config(text=text, bg="green", fg="white")
    label_recording.update()


def transcribe():
    audio_file = open("c:\\temp\\myrecording.wav", "rb")
    set_label("Transcribing...")
    transcription = client.audio.transcriptions.create(
     model='whisper-1', file=audio_file, response_format='text')
    audio_file.close()
    print('transcription: ' + f'{transcription}\n\n')
    return transcription

def reset_status():
    label_recording.config(text="Click the button to start recording",
                           bg="lightgray", fg="white")
    label_recording.update()


def submit():

set_wait_cursor()

# 1. Capture Audio
capture_audio()

# 2. Transcibe the Audio
transcription = transcribe()

# 3. Translate the Transcribed Audio
resulting_traslation = translate(combo1.get(), combo2.get(), transcription)

# 4, Voice the Translated Text
text_to_speech(resulting_traslation, combo2.get())
reset_status()
set_normal_cursor()

# Label and ComboBox for the Known Language
label1 = ttk.Label(app, text="Select Known Language")
label1.grid(column=0, row=0, padx=10, pady=5)
combo1 = ttk.Combobox(app, values=list(languages.keys()))
combo1.grid(column=1, row=0, padx=10, pady=5)
combo1.set("English")

# Label and ComboBox for the Translated Language
label2 = ttk.Label(app, text="Select Traslated Language")
label2.grid(column=0, row=1, padx=10, pady=5)
combo2 = ttk.Combobox(app, values=list(languages.keys()))
combo2.grid(column=1, row=1, padx=10, pady=5)
combo2.set("Spanish")

label_recording_duration = tk.Label(app, text="Recoding Duration(seconds):")
label_recording_duration.grid(column=0, row=2, padx=10, pady=5)
combo_duration = ttk.Combobox(app, values=[5, 10, 15, 20, 25, 30])
combo_duration.grid(column=1, row=2, padx=10, pady=5)
combo_duration.set(5)

# Button to submit the text to traslate
submit_btn = ttk.Button(app, text="Record", command=submit)
submit_btn.grid(column=1, row=3, padx=10, pady=20)
label_recording = tk.Label(app, text="Click the button to start recording",
bg="lightgray", fg="white", width=60, height=2)
label_recording.grid(column=0, columnspan=2, row=4, padx=10, pady=20)

app.mainloop()

장면: 휴대폰 대리점

(사자가 대리점에 도착한다. 코끼리는 이미 대기 중이다.)

사자: 안녕, 코끼리! 너도 휴대폰을 고치러 왔니?

코끼리: 네, 맞아. 내 휴대폰이 이상해져서 왔어. 너도 그래?

사자: 그래, 내 휴대폰 카메라가 작동하지 않아서 왔어. 고쳐줄 수 있을까?

코끼리: 그럼 우리 둘 다 기다려야겠네.

(사자와 코끼리가 대기하고 있는데 개구리가 들어온다.)

개구리: 어이, 여기가 휴대폰 대리점이구나! 나도 휴대폰 고치려고 왔어.

사자: 안녕, 개구리! 휴대폰에 문제가 생겼니?

개구리: 그래, 배터리가 너무 빨리 닳아서 왔어. 너희들은 무슨 문제야?

코끼리: 나는 휴대폰이 자꾸 꺼져버려서 왔어.

(갑자기 원숭이가 대리점에 들어온다.)

원숭이: 이런, 여긴 휴대폰 대리점이구나! 내 휴대폰도 고치러 왔어.

사자: 안녕, 원숭이! 무슨 문제가 생겼어?

원숭이: 내 휴대폰 터치스크린이 제대로 작동하지 않아서 왔어. 너희들은 어떤 문제야?

개구리: 나는 배터리 문제야.

코끼리: 나는 전원 문제야.

(여우가 대리점에 들어온다.)

여우: 저기, 여긴 휴대폰 대리점이지? 나도 휴대폰을 수리해야 해서 왔어.

사자: 맞아, 여우! 우리도 여기 왔어. 무슨 문제가 생겼어?

여우: 내 휴대폰 스피커에서 이상한 소리가 나와서 왔어. 다른 사람들은 어떤 문제인지 아니?

원숭이: 나는 터치스크린 문제야.

개구리: 나는 배터리 문제야.

코끼리: 나는 전원 문제야.

(사자가 대리점 직원에게 다가가서 상담을 한다.)

사자: 죄송해요, 우리 다섯 명 모두 휴대폰 문제로 왔어요. 도와주실 수 있을까요?

대리점 직원: 물론이죠. 각각의 문제를 검토해 보고 최대한 빨리 해결해드릴게요.

(연극은 계속되며, 사자, 코끼리, 개구리, 원숭이, 여우는 대리점 직원과 함께 휴대폰을 수리하는 과정을 보여준다.)

변경api 소스는

Image generation - OpenAI API

파이참을 쓸수없는 극한의 상황이라면,(현재상황)
아나콘다에 쥬피터에 서브라임 에디터를 추천한다.
서브라임 에디터 자체는무료는 아니지만, 기능제약없이 무료(?)로 사용가능하다.
 
참고로 윈도우 스토어에서 파이썬은 설치해 두었다.
아나콘다는 2022년 5월버전을 설치하였다.
 

https://repo.anaconda.com/archive/

그리고 D드라이브에 설치위치를 지정한 후
사용하면 된다.
 
 
 

from openai import OpenAI
import os

API_KEY = os.environ.get('OPEN_API_KEY')
# openai.api_key = API_KEY

model_engine = "gpt-3.5-turbo"  # gpt-4로도 사용가능...
prompt = "오라클에 대해 설명해줘"

client = OpenAI(
api_key = API_KEY,
)
messages = [{'role':'user', 'content': prompt}]

response = client.chat.completions.create(
model=model_engine,
messages=messages,
temperature=0.8,
presence_penalty=0.6)

chatGPTAnswer = response.choices[0].message.content
print(chatGPTAnswer)