File size: 658 Bytes
46e063e |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 |
import gradio as gr
from transformers import pipeline
# Carga el modelo (ejemplo: Whisper)
transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-small")
def transcribe(audio_file):
# La función de Gradio pasa el audio al pipeline del modelo
return transcriber(audio_file)["text"]
# Define la interfaz: gr.Audio() como entrada, gr.Textbox() como salida
gr.Interface(
fn=transcribe,
inputs=gr.Audio(type="filepath"), # El audio se guarda temporalmente en un path
outputs="text",
title="Convertidor de Voz a Texto con Whisper",
description="Graba o sube un archivo de audio para transcribirlo."
).launch()
|