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app.py

@@ -9,14 +9,6 @@ import tempfile
 from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer
 
 
-# Cargar el modelo Whisper-small y bark
-
-"""bark = pipeline("text-to-speech", model="suno/bark")"""
-
-
-# Cargar el tokenizador y el modelo para español a inglés
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 # Función para transcribir el audio y traducir el audio de entrada
 def transcribir_audio(audio):
@@ -48,19 +40,7 @@ def generar_audio(text):
     temp_wav = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".wav")
     write(temp_wav.name, 24000, (audio_array * 32767).astype(np.int16))
     return temp_wav.name
-    
 
-"""def process_audio(audio_file):
-    try:
-        # Paso 1: Transcripción y traducción con Whisper
-        transcripcion_traducida = transcribir_audio(audio_file)
-        
-        # Paso 2: Generación de audio con Bark
-        audio_sintetizado = generar_audio(transcripcion_traducida)
-        
-        return transcripcion_traducida, audio_sintetizado
-    except Exception as e:
-        return str(e), None"""
 
 def process_audio(audio_file):
     try: