Update app.py

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@@ -17,30 +17,30 @@ def generar_musica(descripcion):
         print(f"Generando música con descripción: {descripcion}")
 
         # Establecer parámetros de generación
-        model.set_generation_params(duration=5)  # Reducido a 5 segundos para evitar problemas de memoria
+        model.set_generation_params(duration=5)  # Duración limitada para evitar problemas de memoria
 
         # Generar música
         output = model.generate(descriptions=[descripcion])
 
         # Verificar si la salida del modelo es válida
         if not isinstance(output, list) or len(output) == 0 or not isinstance(output[0], torch.Tensor):
-            print("Error: La salida del modelo es vacía o inválida.")
-            return "Error: No se pudo generar la música."
+            print("Error: La salida del modelo es inválida.")
+            return None, "Error: No se pudo generar la música."
 
         audio_tensor = output[0]
 
         # Verificar si el tensor tiene datos
         if audio_tensor.numel() == 0:
             print("Error: El tensor generado está vacío.")
-            return "Error: No se pudo generar la música."
+            return None, "Error: No se pudo generar la música."
 
-        # Convertir el tensor a NumPy
-        audio_data = audio_tensor.cpu().detach().numpy()
+        # Convertir el tensor a NumPy asegurando el tipo de dato correcto
+        audio_data = audio_tensor.cpu().detach().numpy().astype(np.float32)
 
         # Normalizar audio para formato WAV de 16 bits
-        audio_data = np.int16(audio_data * 32767)
+        audio_data = np.int16(audio_data / np.max(np.abs(audio_data)) * 32767)
 
-        # Guardar el archivo de audio
+        # Guardar el archivo de audio en la carpeta de Hugging Face Spaces
         output_path = f"/mnt/data/output_{uuid.uuid4().hex}.wav"
         scipy.io.wavfile.write(output_path, 32000, audio_data)
 
@@ -48,7 +48,7 @@ def generar_musica(descripcion):
         return output_path
     except Exception as e:
         print(f"Error al generar música: {e}")
-        return "Error: No se pudo generar la música."
+        return None, "Error: No se pudo generar la música."
 
 # Crear interfaz con Gradio
 demo = gr.Interface(
@@ -56,4 +56,8 @@ demo = gr.Interface(
     inputs=gr.Textbox(label="Descripción de la música"),
     outputs=gr.Audio(label="Música Generada"),
     title="Generador de Música AI",
-    description="Introduce una descripción y genera
+    description="Introduce una descripción y genera una pista de música."
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()