Update app.py

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@@ -3,7 +3,7 @@ import torch
 from audiocraft.models import MusicGen
 import uuid
 import os
-import torchaudio
+import scipy.io.wavfile
 
 # Cargar el modelo
 print("Cargando el modelo MusicGen...")
@@ -16,21 +16,24 @@ def generar_musica(descripcion):
         print(f"Generando música con descripción: {descripcion}")
 
         # Establecer parámetros de generación
-        model.set_generation_params(duration=5)  # Prueba con 5 segundos
+        model.set_generation_params(duration=10)  # Asegurar duración de 10 segundos
 
         # Generar música
         output = model.generate(descriptions=[descripcion])
 
-        if not isinstance(output, torch.Tensor):
-            print("Error: La salida del modelo no es un tensor válido.")
+        if not isinstance(output, torch.Tensor) or output.numel() == 0:
+            print("Error: La salida del modelo es vacía o inválida.")
             return "Error: No se pudo generar la música."
 
-        # Convertir el tensor a numpy
+        # Convertir el tensor a NumPy
         audio_data = output[0].cpu().detach().numpy()
 
+        # Normalizar audio a 16 bits
+        audio_data = (audio_data * 32767).astype("int16")
+
         # Guardar el archivo de audio correctamente
         output_path = f"output_{uuid.uuid4().hex}.wav"
-        torchaudio.save(output_path, torch.tensor(audio_data).unsqueeze(0), 32000)  # Sample rate 32kHz
+        scipy.io.wavfile.write(output_path, 32000, audio_data)
 
         print(f"Música generada y guardada en {output_path}")
         return output_path