app.py

import streamlit as st
import os
from pytube import YouTube
import torch, torchaudio
import yaml  # yaml 라이브러리를 불러옵니다.
from src.models import models

# 모델 설정 및 로딩
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
with open('ko_model__whisper_specrnet.yaml', 'r') as f:
    model_config = yaml.safe_load(f)
model_paths = model_config["checkpoint"]["path"]
model_name, model_parameters = model_config["model"]["name"], model_config["model"]["parameters"]

model = models.get_model(
    model_name=model_name,
    config=model_parameters,
    device=device,
)
model.load_state_dict(torch.load(model_paths))
model = model.to(device)
model.eval()

# YouTube 비디오 다운로드 및 오디오 추출 함수
def download_youtube_audio(youtube_url, output_path="temp"):
    yt = YouTube(youtube_url)
    audio_stream = yt.streams.get_audio_only()
    output_file = audio_stream.download(output_path=output_path)
    title = audio_stream.default_filename
    return output_file, title

# URL로부터 예측
def pred_from_url(youtube_url): 
    global model
    audio_path, title = download_youtube_audio(youtube_url)
    waveform, sample_rate = torchaudio.load(audio_path, normalize=True)
    waveform, sample_rate = apply_preprocessing(waveform, sample_rate)

    pred = model(waveform.unsqueeze(0).to(device))
    pred = torch.sigmoid(pred)

    os.remove(audio_path)  # 파일 삭제 코드 위치 수정
    return (f"{title}\n\n{(pred[0][0]*100):.2f}% 확률로 fake입니다.")

# 파일로부터 예측
def pred_from_file(file_path): 
    global model
    waveform, sample_rate = torchaudio.load(file_path, normalize=True)
    waveform, sample_rate = apply_preprocessing(waveform, sample_rate)

    pred = model(waveform.unsqueeze(0).to(device))
    pred = torch.sigmoid(pred)

    return f"{(pred[0][0]*100):.2f}% 확률로 fake입니다."

# Streamlit UI
st.title("DeepFake Detection Demo")
st.markdown("whisper-specrnet (using MLAAD, MAILABS, aihub 감성 및 발화스타일 동시 고려 음성합성 데이터, 자체 수집 및 생성한 KoAAD)")
st.markdown("original code from https://github.com/piotrkawa/deepfake-whisper-features")

tab1, tab2 = st.tabs(["YouTube URL", "파일 업로드"])

with tab1:
    youtube_url = st.text_input("YouTube URL")
    if st.button("RUN URL"):
        result = pred_from_url(youtube_url)
        st.text_area("결과", value=result, height=150)

with tab2:
    file = st.file_uploader("오디오 파일 업로드", type=['mp3', 'wav'])
    if file is not None and st.button("RUN 파일"):
        # 임시 파일 저장
        with open(file.name, "wb") as f:
            f.write(file.getbuffer())
        result = pred_from_file(file.name)
        st.text_area("결과", value=result, height=150)
        os.remove(file.name)  # 임시 파일 삭제