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  1. app.py +5 -5
app.py CHANGED
@@ -10,13 +10,13 @@ import tempfile
10
 
11
  # Cargar el modelo Whisper-small y bark
12
  transcribir = pipeline("automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-small")
13
- bark = pipeline("text-to-speech", model="suno/bark")
14
 
15
 
16
  # Funci贸n para transcribir el audio y traducir el audio de entrada
17
  def transcribir_audio(audio):
18
  # Usamos el pipeline de Hugging Face para la transcripci贸n
19
- result = transcribir_audio(audio)
20
  return result["text"]
21
 
22
 
@@ -37,7 +37,7 @@ def generar_audio(text):
37
 
38
  def process_audio(audio_file):
39
  # Paso 1: Transcripci贸n y traducci贸n con Whisper
40
- transcripcion_traducida = transcribir(audio_file)["text"]
41
 
42
  # Paso 2: Generaci贸n de audio con Bark
43
  audio_sintetizado = generar_audio(transcripcion_traducida)
@@ -51,11 +51,11 @@ with gr.Blocks() as demo:
51
 
52
  with gr.Row():
53
  input_audio = gr.Audio(label="Sube tu archivo de audio", type="filepath")
54
- transcription_output = gr.Textbox(label="Texto transcrito")
55
  output_audio = gr.Audio(label="Audio generado")
56
 
57
  process_button = gr.Button("Procesar")
58
  process_button.click(process_audio, inputs=input_audio, outputs=[transcription_output, output_audio])
59
 
60
  # Lanzar la app
61
- demo.launch()
 
10
 
11
  # Cargar el modelo Whisper-small y bark
12
  transcribir = pipeline("automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-small")
13
+ """bark = pipeline("text-to-speech", model="suno/bark")"""
14
 
15
 
16
  # Funci贸n para transcribir el audio y traducir el audio de entrada
17
  def transcribir_audio(audio):
18
  # Usamos el pipeline de Hugging Face para la transcripci贸n
19
+ result = transcribir_audio(audio_file, task="translate")
20
  return result["text"]
21
 
22
 
 
37
 
38
  def process_audio(audio_file):
39
  # Paso 1: Transcripci贸n y traducci贸n con Whisper
40
+ transcripcion_traducida = transcribir(audio_file)"""["text"]"""
41
 
42
  # Paso 2: Generaci贸n de audio con Bark
43
  audio_sintetizado = generar_audio(transcripcion_traducida)
 
51
 
52
  with gr.Row():
53
  input_audio = gr.Audio(label="Sube tu archivo de audio", type="filepath")
54
+ transcription_output = gr.Textbox(label="Texto traducido al ingl茅s")
55
  output_audio = gr.Audio(label="Audio generado")
56
 
57
  process_button = gr.Button("Procesar")
58
  process_button.click(process_audio, inputs=input_audio, outputs=[transcription_output, output_audio])
59
 
60
  # Lanzar la app
61
+ demo.launch()