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  1. app.py +11 -4
  2. requirements.txt +2 -1
app.py CHANGED
@@ -1,18 +1,25 @@
1
  import gradio as gr
 
 
2
  from transformers import pipeline
3
 
4
  # Cargar el modelo de transcripci贸n Whisper
5
  transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-small")
6
 
7
- # Funci贸n para transcribir audio
8
  def transcribe(audio):
9
- result = transcriber(audio)
 
 
 
 
 
10
  return result["text"]
11
 
12
- # Crear interfaz Gradio
13
  demo = gr.Interface(
14
  fn=transcribe,
15
- inputs=gr.Audio(type="filepath"), # Aqu铆 se ajust贸
16
  outputs="text",
17
  title="Transcripci贸n de Audio en Vivo",
18
  description="Sube un archivo de audio para transcribir su contenido autom谩ticamente."
 
1
  import gradio as gr
2
+ import numpy as np
3
+ import librosa
4
  from transformers import pipeline
5
 
6
  # Cargar el modelo de transcripci贸n Whisper
7
  transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-small")
8
 
9
+ # Funci贸n para procesar y transcribir el audio
10
  def transcribe(audio):
11
+ if audio is None:
12
+ raise ValueError("No se ha proporcionado un archivo de audio.")
13
+
14
+ # Cargar el archivo de audio como un array NumPy
15
+ audio_data, _ = librosa.load(audio, sr=16000) # Resample a 16 kHz
16
+ result = transcriber(np.array(audio_data))
17
  return result["text"]
18
 
19
+ # Crear la interfaz Gradio
20
  demo = gr.Interface(
21
  fn=transcribe,
22
+ inputs=gr.Audio(type="filepath"), # Subida de archivos de audio
23
  outputs="text",
24
  title="Transcripci贸n de Audio en Vivo",
25
  description="Sube un archivo de audio para transcribir su contenido autom谩ticamente."
requirements.txt CHANGED
@@ -1,3 +1,4 @@
1
  transformers
2
  gradio
3
- torch
 
 
1
  transformers
2
  gradio
3
+ torch
4
+ librosa