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-#2024
 from transformers import pipeline
 import gradio as gr
-modelo = pipeline("automatic-speech-recognition", "facebook/wav2vec2-large-xlsr-53-spanish")
+
+modelo=pipeline("automatic-speech-recognition",model="facebook/wav2vec2-large-xlsr-53-spanish")
 
 def transcribe(audio):
-    text = modelo(audio)["text"]
+    text=modelo(audio)["texto"]
     return text
 
-# Crear la interfaz de Gradio
-interface = gr.Interface(
+gr.Interface(
     fn=transcribe,
-    inputs=gr.Audio(type="filepath"),  # Manejar tanto archivos como grabaciones desde el micrófono
-    outputs="text"  # Tipo de salida: texto
-)
-
-# Lanzar la interfaz
-interface.launch()
+    inputs=[gr.Audio(source="microphone",type="filepath")],
+    outputs=["textbox"]
+  ).launch()