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-import gradio as gr 
-import torch 
-from transformers import AutoProcessor 
+import gradio as gr
+import torch
 from audiocraft.models import MusicGen
- 
-# Cargar el modelo MusicGen
+import uuid
+import os
+import torchaudio
+
+# Cargar el modelo
+print("Cargando el modelo MusicGen...")
 model = MusicGen.get_pretrained('facebook/musicgen-small')
- 
+print("Modelo cargado correctamente.")
+
 # Función para generar música
-def generar_musica(descripcion): 
-    model.set_generation_params(duration=10)  # Duración en segundos 
-    output = model.generate(descriptions=[descripcion]) 
-    output_path = "output.wav"
-    model.save_wav(output[0], output_path) 
-    return output_path
- 
-demo = gr.Interface( 
+def generar_musica(descripcion):
+    try:
+        print(f"Generando música con descripción: {descripcion}")
+
+        # Establecer parámetros de generación
+        model.set_generation_params(duration=5)  # Prueba con 5 segundos
+
+        # Generar música
+        output = model.generate(descriptions=[descripcion])
+
+        if not output:
+            print("Error: No se generó ninguna salida.")
+            return "Error: No se pudo generar la música."
+
+        # Guardar el archivo de audio correctamente
+        output_path = f"output_{uuid.uuid4().hex}.wav"
+        torchaudio.save(output_path, output[0].unsqueeze(0), 32000)  # Guardar audio con sample rate 32kHz
+
+        print(f"Música generada y guardada en {output_path}")
+        return output_path
+    except Exception as e:
+        print(f"Error al generar música: {e}")
+        return "Error: No se pudo generar la música."
+
+# Crear interfaz con Gradio
+demo = gr.Interface(
     fn=generar_musica,
     inputs=gr.Textbox(label="Descripción de la música"),
-    outputs=gr.Audio(label="Música Generada"), 
-    title="Generador de Música AI", 
+    outputs=gr.Audio(label="Música Generada"),
+    title="Generador de Música AI",
     description="Introduce una descripción y genera una pista de música."
 )
- 
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
 
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()