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MeysamSh/Annotate_Samples

sourceHugging Faceupdated 1mo agoView on Hugging Face

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App README

Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

TTS Evaluation Tool

Outil Gradio d'annotation MOS (Mean Opinion Score) pour comparer des modèles de synthèse vocale (TTS) : OmniVoice, Piper, Kokoro. Les annotations sont sauvegardées sur un dataset Hugging Face.

Installation

1. Prérequis

—Python 3.10+
—Un compte Hugging Face avec un token d'accès (write) pour pousser les annotations vers le dataset PaulineDV/TTS_annotations_data.
—piper (binaire) installé et accessible dans le PATH pour le modèle Piper (voir piper_model.py).
—Un modèle de voix Piper français placé dans voices/fr/fr_FR/siwis/medium/fr_FR-siwis-medium.onnx.

2. Cloner le projet

\\\bash git clone <url-du-repo> cd TTS_evaluation_tool \\\

3. Créer un environnement virtuel

\\\bash python -m venv venv source venv/bin/activate # macOS/Linux \\\

4. Installer les dépendances

\\\bash pip install -r requirements.txt \\\

5. Configurer les variables d'environnement

Le token Hugging Face doit être disponible via la variable d'environnement MyJulySecretToken (voir dataset_manager.py et annotation_service.py) : \\\bash export MyJulySecretToken="hf_xxx..." \\\

6. Lancer l'application

\\\bash python app.py \\\

Structure du projet

—app.py : interface Gradio principale.
—admin/ : logique du tableau de bord admin (login, changement de mode d'annotation, export).
—config/ : paramètres (settings.py) et état d'application persistant (app_state.py).
—data/ : gestion du dataset Hugging Face et des phrases contextuelles.
—models/ : intégration des modèles TTS (OmniVoice, Piper, Kokoro).
—services/ : génération audio et soumission des annotations.

Accès admin

Le mot de passe admin est vérifié par hash SHA-256 dans settings.py (ADMIN_PASSWORD_HASH). Contactez le mainteneur du projet pour obtenir le mot de passe.