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+import gradio as gr
+import torch
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
+import whisper # Pour le Speech-to-Text
+from gtts import gTTS # Pour le Text-to-Speech
+import os
+
+# --- 1. Chargement des modèles ---
+# Ton modèle Gheya
+model_name = "Finisha-F-scratch/Gheya-dialogue-v1"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
+
+# Modèle de transcription (Whisper base est rapide pour le temps réel)
+stt_model = whisper.load_model("base")
+
+def voice_chat(audio_path):
+    if audio_path is None:
+        return None, "Veuillez enregistrer un message."
+
+    # ÉTAPE A : Transcription (Audio -> Texte)
+    result = stt_model.transcribe(audio_path)
+    user_text = result["text"]
+
+    # ÉTAPE B : Génération Gheya (Texte -> Texte)
+    input_ids = tokenizer(user_text, return_tensors="pt").input_ids
+    outputs = model.generate(
+        input_ids,
+        max_new_tokens=150,
+        do_sample=True,
+        temperature=0.7
+    )
+    response_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+
+    # ÉTAPE C : Synthèse Vocale (Texte -> Audio)
+    tts = gTTS(text=response_text, lang='fr')
+    output_audio_path = "response.mp3"
+    tts.save(output_audio_path)
+
+    return output_audio_path, response_text
+
+# --- 2. Interface Gradio ---
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("# 🎙️ Gheya Voice Call")
+    gr.Markdown("Parlez directement avec le modèle Gheya-dialogue-v1.")
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            # Entrée audio (Microphone)
+            input_audio = gr.Audio(sources="microphone", type="filepath", label="Appuyez pour parler")
+            submit_btn = gr.Button("Envoyer l'appel", variant="primary")
+        
+        with gr.Column():
+            # Sortie audio et transcription textuelle pour suivi
+            output_audio = gr.Audio(label="Gheya vous répond", autoplay=True)
+            output_text = gr.Textbox(label="Transcription de la réponse")
+
+    # Logique de clic
+    submit_btn.click(
+        fn=voice_chat, 
+        inputs=input_audio, 
+        outputs=[output_audio, output_text]
+    )
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()
+