Actualitza desceipció

app.py

@@ -86,23 +86,18 @@ def tts(text, festival_voice, speaker_idx):
 
 
 description="""
-Amb aquesta aplicació podeu sintetitzar text a veu amb els últims models neuronals lliures pel català.
+Amb aquesta aplicació podeu sintetitzar text a veu amb els últims models neuronals lliures pel català i amb el motor Festival.
 
-1. Model multi-parlant VITS entrenat pel BSC (Projecte Aina)
-    https://huggingface.co/projecte-aina/tts-ca-coqui-vits-multispeaker
-
-2. Model Fastspeech entrenat per Col·lectivat
-    https://github.com/CollectivaT-dev/TTS-API
-
-3. Model VITS entrenat per Piper/Home Assistant
-    https://github.com/rhasspy/piper
+1. Model multi-parlant VITS entrenat pel BSC (Projecte Aina) [enllaç](https://huggingface.co/projecte-aina/tts-ca-coqui-vits-multispeaker)
+2. Model Fastspeech entrenat per Col·lectivat [enllaç](https://github.com/CollectivaT-dev/TTS-API)
+3. Model VITS entrenat per Piper/Home Assistant [enllaç](https://github.com/rhasspy/piper)
 
 Els dós últims models han estat entrenats amb la veu d'Ona de FestCAT. El primer model ha estat entrenat amb totes les veus de FestCAT, els talls de Common Voice 8 i un altre corpus pel que conté moltes veus de qualitat variable. La veu d'Ona està seleccionada per defecte per la comparativa però podeu provar les altres.
 
 Aquesta aplicació fa servir l'últim estat de l'espeak millorat per Carme Armentano del BSC
 https://github.com/projecte-aina/espeak-ng
 
-NOTA: El model de col·lectivat treballa amb grafemes pel que no fa servir espeak com a fonemitzador.
+NOTA: El model de col·lectivat treballa amb grafemes pel que no fa servir espeak com a fonemitzador. Festival conté les seves pròpies normes fonètiques.
 """
 article= ""