了解 Interface 类

在本节中，我们将更仔细地研究 Interface 类，并了解用于创建它的主要参数。

如何创建 Interface

你会注意到 Interface 类有 3 个必需的参数

Interface(fn, inputs, outputs, ...)

这些参数是

fn：由 Gradio 界面包装的预测函数。此函数可以接受一个或多个参数并返回一个或多个值
inputs：输入组件类型。Gradio 提供了许多预构建组件，例如 "image" 或 "mic"。
outputs：输出组件类型。同样，Gradio 提供了许多预构建组件，例如 "image" 或 "label"。

有关组件的完整列表，请参阅 Gradio 文档。可以通过实例化与组件对应的类来自定义每个预构建组件。

例如，正如我们在上一节中看到的，与其将 "textbox" 传递给 inputs 参数，不如传递 Textbox(lines=7, label="Prompt") 组件来创建一个具有 7 行和标签的文本框。

让我们看看另一个示例，这次使用 Audio 组件。

一个简单的音频示例

如前所述，Gradio 提供了许多不同的输入和输出。因此，让我们构建一个可以处理音频的 Interface。

在此示例中，我们将构建一个音频到音频的函数，该函数接收一个音频文件并简单地将其反转。

我们将使用 Audio 组件作为输入。当使用 Audio 组件时，您可以指定音频的 source 是用户上传的文件还是用户录制声音的麦克风。在本例中，让我们将其设置为 "microphone"。为了好玩，我们将在 Audio 中添加一个标签，上面写着“在这里说话……”

此外，我们希望以 numpy 数组的形式接收音频，以便我们可以轻松地“反转”它。因此，我们将 "type" 设置为 "numpy"，这将输入数据作为 (sample_rate, data) 元组传递到我们的函数中。

我们还将使用 Audio 输出组件，该组件可以自动将具有采样率和数据 numpy 数组的元组渲染为可播放的音频文件。在这种情况下，我们不需要进行任何自定义，因此我们将使用字符串快捷方式 "audio"。

import numpy as np
import gradio as gr


def reverse_audio(audio):
    sr, data = audio
    reversed_audio = (sr, np.flipud(data))
    return reversed_audio


mic = gr.Audio(source="microphone", type="numpy", label="Speak here...")
gr.Interface(reverse_audio, mic, "audio").launch()

上面的代码将生成如下界面（如果您的浏览器没有询问您麦克风权限，请在单独的选项卡中打开演示。）

您现在应该能够录制您的声音并听到您自己倒着说话 - 真是太吓人了 👻！

处理多个输入和输出

假设我们有一个更复杂的函数，具有多个输入和输出。在下面的示例中，我们有一个函数，它接受一个下拉索引、一个滑块值和一个数字，并返回一个音乐音调的音频样本。

看看我们如何传递输入和输出组件的列表，看看你是否能理解正在发生的事情。

这里的关键是，当您传递

输入组件列表时，每个组件按顺序对应一个参数。
输出组件列表时，每个组件对应一个返回值。

下面的代码片段展示了三个输入组件如何与 generate_tone() 函数的三个参数对齐

import numpy as np
import gradio as gr

notes = ["C", "C#", "D", "D#", "E", "F", "F#", "G", "G#", "A", "A#", "B"]


def generate_tone(note, octave, duration):
    sr = 48000
    a4_freq, tones_from_a4 = 440, 12 * (octave - 4) + (note - 9)
    frequency = a4_freq * 2 ** (tones_from_a4 / 12)
    duration = int(duration)
    audio = np.linspace(0, duration, duration * sr)
    audio = (20000 * np.sin(audio * (2 * np.pi * frequency))).astype(np.int16)
    return (sr, audio)


gr.Interface(
    generate_tone,
    [
        gr.Dropdown(notes, type="index"),
        gr.Slider(minimum=4, maximum=6, step=1),
        gr.Number(value=1, label="Duration in seconds"),
    ],
    "audio",
).launch()

launch() 方法

到目前为止，我们已经使用 launch() 方法来启动界面，但我们还没有真正讨论它做了什么。

默认情况下，launch() 方法将在本地运行的 Web 服务器中启动演示。如果您在 Jupyter 或 Colab 笔记本中运行代码，那么 Gradio 会将演示 GUI 嵌入到笔记本中，以便您可以轻松使用它。

您可以通过不同的参数自定义 launch() 的行为

inline - 是否在 Python 笔记本上内联显示界面。
inbrowser - 是否在默认浏览器的新标签页中自动启动界面。
share - 是否从您的计算机为界面创建一个可公开共享的链接。有点像 Google Drive 链接！

我们将在下一节中更详细地介绍 share 参数！

✏️ 让我们应用它！

让我们构建一个界面，让您演示语音识别模型。为了使其更有趣，我们将接受麦克风输入或上传的文件。

像往常一样，我们将使用 🤗 Transformers 中的 pipeline() 函数加载我们的语音识别模型。如果您需要快速回顾，您可以返回到第 1 章中的那一节。接下来，我们将实现一个 transcribe_audio() 函数，该函数处理音频并返回转录文本。最后，我们将此函数包装在 Interface 中，输入使用 Audio 组件，输出仅使用文本。总而言之，此应用程序的代码如下

from transformers import pipeline
import gradio as gr

model = pipeline("automatic-speech-recognition")


def transcribe_audio(audio):
    transcription = model(audio)["text"]
    return transcription


gr.Interface(
    fn=transcribe_audio,
    inputs=gr.Audio(type="filepath"),
    outputs="text",
).launch()

如果您的浏览器没有询问您麦克风权限，请在单独的选项卡中打开演示。

就是这样！您现在可以使用此界面来转录音频。请注意，通过将 optional 参数设置为 True，我们允许用户提供麦克风或音频文件（或者两者都不提供，但这将返回错误消息）。

继续学习以了解如何与他人共享您的界面！