Update app.py

app.py

@@ -46,5 +46,5 @@ gr.Interface(fn = asr_pipe,
              examples = samples,
              examples_per_page = 10,
              article = "Beschreiwung: Dir kënnt Iech selwer iwwer de Mikro ophuelen, eng Datei eroplueden oder e Beispill auswielen. Dëse Modell ass trainéiert mam neisten Sproocherkennungsalgorithmus vun OpenAI: Whisper. Anescht wéi bei deene meeschten Applikatiounen, déi op dem Whisper baséieren, ass dëse lëtzebuergeschen zousätzlech mat enger grousser, kontrolléierter Datebasis trainéiert ginn ('fine-tuning' mat 70 Stonne Lëtzebuergesch aus verschiddene sproochleche Genren). Domat ass eng niddereg Feelerquote méiglech, déi virdrun net denkbar war. D'Grouss- a Klengschreiwung an och d'Punktuatioun gi gréisstendeels richteg ëmgesat. Am Géigesaz zum Wav2vec 2.0-Algorithmus, deen och héich Erkennungsraten huet an och op ville Sproochen trainéiert ass, ass beim Whisper fir vill Sproochen net nëmmen d'Akustik mee och den Text mattrainéiert ginn ('weak-supervised pre-training'). Domat ass net nëmmen déi allgemeng Erkennungsrat méi héich wéi beim Wav2vec 2.0, mee och méisproocheg Schwätze gëtt däitlech besser erkannt. Et kann een also z.B. tëscht Lëtzebuergescht a Franséisch (oder Däitsch, Englesch, Spuenesch, Chineesesch) hin- an hierwiesselen an de System produzéiert de richtegen Text. 't dauert ongeféier e Fënneftel bis e Véierel vun der Dauer vun der Opnam, bis d'Transkriptioun verschafft ass.",
-             theme="default").launch()
+             theme="default").launch(share=False, show_error=True)