Update app.py

app.py

@@ -14,12 +14,16 @@ speech2text = Speech2Text.from_pretrained(
     device=device,
     category_sym="<eng>",
     beam_size=5,
+    quantize_s2t_model=not torch.cuda.is_available(),
+    quantize_dtype="float16",
 )
 
 speech2lang = Speech2Lang.from_pretrained(
     model_name_or_path,
     device=device,
     nbest=1,
+    quantize_s2t_model=not torch.cuda.is_available(),
+    quantize_dtype="float16",
 )
 
 iso_codes = ['abk', 'afr', 'amh', 'ara', 'asm', 'ast', 'aze', 'bak', 'bas', 'bel', 'ben', 'bos', 'bre', 'bul', 'cat', 'ceb', 'ces', 'chv', 'ckb', 'cmn', 'cnh', 'cym', 'dan', 'deu', 'dgd', 'div', 'ell', 'eng', 'epo', 'est', 'eus', 'fas', 'fil', 'fin', 'fra', 'frr', 'ful', 'gle', 'glg', 'grn', 'guj', 'hat', 'hau', 'heb', 'hin', 'hrv', 'hsb', 'hun', 'hye', 'ibo', 'ina', 'ind', 'isl', 'ita', 'jav', 'jpn', 'kab', 'kam', 'kan', 'kat', 'kaz', 'kea', 'khm', 'kin', 'kir', 'kmr', 'kor', 'lao', 'lav', 'lga', 'lin', 'lit', 'ltz', 'lug', 'luo', 'mal', 'mar', 'mas', 'mdf', 'mhr', 'mkd', 'mlt', 'mon', 'mri', 'mrj', 'mya', 'myv', 'nan', 'nep', 'nld', 'nno', 'nob', 'npi', 'nso', 'nya', 'oci', 'ori', 'orm', 'ory', 'pan', 'pol', 'por', 'pus', 'quy', 'roh', 'ron', 'rus', 'sah', 'sat', 'sin', 'skr', 'slk', 'slv', 'sna', 'snd', 'som', 'sot', 'spa', 'srd', 'srp', 'sun', 'swa', 'swe', 'swh', 'tam', 'tat', 'tel', 'tgk', 'tgl', 'tha', 'tig', 'tir', 'tok', 'tpi', 'tsn', 'tuk', 'tur', 'twi', 'uig', 'ukr', 'umb', 'urd', 'uzb', 'vie', 'vot', 'wol', 'xho', 'yor', 'yue', 'zho', 'zul']