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@@ -7,6 +7,7 @@ import base64
 from groq import Groq
 from elevenlabs.client import ElevenLabs
 import tempfile
+import io
 
 # Configuración inicial de Streamlit
 st.set_page_config(page_title="Galatea Asistente - OMARDENT", layout="wide")
@@ -48,29 +49,19 @@ def obtener_respuesta_groq(pregunta, modelo="llama3-8b-8192", temperatura=0.5):
             temperature=temperatura
         ).choices[0].message.content.strip()
 
-        # Crear archivo de audio con ElevenLabs
-        # Utilizando una voz femenina multilingüe - Nicole (ID: piTKgcLEGmPE4e6mEKli)
-        # También puedes usar otras voces como: Elli (ID: MF3mGyEYCl7XYWbV9V6O) o Bella (ID: EXAVITQu4vr4xnSDxMaL)
-        audio_stream = eleven_client.text_to_speech.convert(
+        # Opción 1: Usar el método no streaming que devuelve bytes directamente
+        audio_bytes = eleven_client.text_to_speech.convert(
             text=respuesta,
             voice_id="piTKgcLEGmPE4e6mEKli",  # Nicole - voz femenina multilingüe
             model_id="eleven_multilingual_v2",
             output_format="mp3"
         )
         
-        # Guardar audio en un archivo temporal
-        with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".mp3", delete=False) as temp_audio:
-            temp_audio.write(audio_stream)
-            audio_file_path = temp_audio.name
-        
         # Convertir audio a base64
-        with open(audio_file_path, "rb") as audio_file:
-            audio_base64 = base64.b64encode(audio_file.read()).decode()
-            
-        # Eliminar el archivo temporal
-        os.unlink(audio_file_path)
+        audio_base64 = base64.b64encode(audio_bytes).decode()
 
         return respuesta, audio_base64
+        
     except Exception as e:
         return f"Error al procesar la solicitud: {e}", None