Update app.py

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@@ -219,6 +219,9 @@ def get_youtube(video_url):
 def speech_to_text(video_file_path, selected_source_lang, whisper_model, num_speakers):
     """
     # Transcreva o link do youtube usando OpenAI Whisper
+
+    NOTA: Este modelo foi adaptado por Pedro Faria, para exemplo para a Biometrid, não deve ser usado para outros fins.
+    
     1. Usando o modelo Whisper da Open AI para separar áudio em segmentos e gerar transcrições.
     2. Gerando embeddings de alto-falante para cada segmento.
     3. Aplicando clustering aglomerativo nos embeddings para identificar o falante de cada segmento.
@@ -386,9 +389,8 @@ with demo:
                 ### Pode testar com os seguintes exemplos:
                 ''')
         examples = gr.Examples(examples=
-                [ "https://www.youtube.com/watch?v=j7BfEzAFuYc&t=32s", 
-                  "https://www.youtube.com/watch?v=-UX0X45sYe4", 
-                  "https://www.youtube.com/watch?v=7minSgqi-Gw"],
+                [ "https://youtu.be/mYT33lWKJyw", 
+                  "https://youtu.be/ctirgguI7RM"],
               label="Examples", inputs=[youtube_url_in])