Автоматическое форматирование кода (#40)

Автоматическое форматирование кода с помощью black

rvc/infer/infer.py

@@ -105,15 +105,12 @@ def convert_to_stereo(input_path, output_path, output_format):
         y = np.vstack([y, y])
     elif y.ndim > 2:
         y = y[:2, :]
-    
+
     # Конвертируем numpy массив в AudioSegment
     audio_segment = AudioSegment(
-        y.tobytes(), 
-        frame_rate=sr,
-        sample_width=y.dtype.itemsize, 
-        channels=2
+        y.tobytes(), frame_rate=sr, sample_width=y.dtype.itemsize, channels=2
     )
-    
+
     # Экспортируем в нужный формат
     audio_segment.export(output_path, format=output_format)
 

tabs/edge_tts.py

@@ -144,14 +144,14 @@ def edge_tts_tab():
                     choices=list(edge_voices.keys()),
                     interactive=True,
                     visible=True,
-                    )
+                )
                 voice = gr.Dropdown(
                     value="en-GB-SoniaNeural",
                     label="Голос",
                     choices=["en-GB-SoniaNeural", "en-GB-RyanNeural"],
                     interactive=True,
                     visible=True,
-                    )
+                )
         with gr.Column(variant="panel", scale=2):
             with gr.Group():
                 rvc_model = gr.Dropdown(

tabs/inference.py

@@ -35,7 +35,9 @@ def voice_pipeline(
 
     progress(0, "Запуск конвейера генерации...")
     base_name = os.path.splitext(os.path.basename(uploaded_file))[0]
-    voice_convert_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, f"{base_name}_(Converted).{output_format}")
+    voice_convert_path = os.path.join(
+        OUTPUT_DIR, f"{base_name}_(Converted).{output_format}"
+    )
 
     progress(0.5, "Преобразование голоса...")
     rvc_infer(