Add app.py

app.py

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+import gradio as gr
+import torch
+from transformers import pipeline
+
+# 1) Pipeline de Whisper para ES → texto ES
+device = 0 if torch.cuda.is_available() else -1
+asr = pipeline(
+    "automatic-speech-recognition",
+    model="openai/whisper-medium",
+    device=device,
+    generate_kwargs={"task":"transcribe","language":"es"}
+)
+
+# 2) Función de transcripción
+def transcribe(audio_path):
+    result = asr(audio_path)
+    return result["text"]
+
+# 3) Interfaz Gradio
+demo = gr.Interface(
+    fn=transcribe,
+    inputs=gr.Audio(source="upload", type="filepath", label="Sube audio (ES)"),
+    outputs=gr.Textbox(label="Transcripción"),
+    title="Audio→Texto en Español",
+    description="Transcribe audio en español con Whisper"
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()