Update app.py

app.py

@@ -163,6 +163,18 @@ re_im = torch.stft(lossy_input_tensor, window, stride, window=hann, return_compl
 
 session, onnx_model, input_names, output_names = load_model(model_ver)
 
+with st.sidebar:
+    st.title('Full-band Reccurent Network')
+    st.header("Метрики")
+    st.subheader("PESQ")
+    st.text('Перцептивная оценка качества речи - https://ieeexplore.ieee.org/document/941023')
+    st.subheader("STOI")
+    st.text('Индекс объективной кратковременной разборчивости - https://ieeexplore.ieee.org/document/5495701')
+    st.subheader("PLCMOS_v1&2")
+    st.text('эталонная и неэталонная метрики https://arxiv.org/abs/2305.15127')
+    st.subheader("WER")
+    st.text('Процент нераспознанных слов - https://deepgram.com/learn/what-is-word-error-rate')
+
 if st.button('Сгенерировать потери'):
     with st.spinner('Ожидайте...'):
         start_time = time.time()
@@ -174,11 +186,11 @@ if st.button('Сгенерировать потери'):
         tab1, tab2 = st.tabs(["Частотная", "Временная"])
 
         with tab1:
-           st.header("Частотная область - Спектрограмма")
+           st.header("Частотная область")
            st.pyplot(fig_1)
 
         with tab2:
-           st.header("Временная область - вейвплот")
+           st.header("Временная область")
            st.pyplot(fig_2)
 
             
@@ -425,9 +437,9 @@ if st.button('Сгенерировать потери'):
     st.bar_chart(df_1, x="Audio", y="WER")
 
 
-    col1, col2, col3, col4, col5 = st.columns(5)
-    col1.metric("PESQ", value = psq_mas[-1], delta = psq_mas[-1] - psq_mas[-2])
-    col2.metric("STOI", value = stoi_mass[-1], delta = stoi_mass[-1] - stoi_mass[-2])
-    col3.metric("PLCMOSv1", value = PLC_massv1[-1], delta = PLC_massv1[-1] - PLC_massv1[-2])
-    col4.metric("PLCMOSv2", value = PLC_massv2[-1], delta = PLC_massv2[-1] - PLC_massv2[-2])
-    col5.metric("WER", value = WER_mass[-1], delta = WER_mass[-1] - WER_mass[-2], delta_color="inverse")
+    #col1, col2, col3, col4, col5 = st.columns(5)
+    #col1.metric("PESQ", value = psq_mas[-1], delta = psq_mas[-1] - psq_mas[-2])
+    #col2.metric("STOI", value = stoi_mass[-1], delta = stoi_mass[-1] - stoi_mass[-2])
+    #col3.metric("PLCMOSv1", value = PLC_massv1[-1], delta = PLC_massv1[-1] - PLC_massv1[-2])
+    #col4.metric("PLCMOSv2", value = PLC_massv2[-1], delta = PLC_massv2[-1] - PLC_massv2[-2])
+    #col5.metric("WER", value = WER_mass[-1], delta = WER_mass[-1] - WER_mass[-2], delta_color="inverse")