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+# Instalación de las dependencias necesarias
+!pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
+!pip install pyannote.audio
+
+# Código para diarización de audio
+import os
+from pyannote.audio import Pipeline
+import gradio as gr
+
+# Cargamos el pipeline preentrenado para diarización
+pipeline = Pipeline.from_pretrained("pyannote/speaker-diarization")
+
+# Función para realizar la diarización de un archivo de audio
+def diarize_audio(file_path):
+    # Realizar la diarización del audio
+    diarization = pipeline(file_path)
+    
+    # Crear un resultado legible con los segmentos de cada hablante
+    result = ""
+    for turn, _, speaker in diarization.itertracks(yield_label=True):
+        start_time = turn.start
+        end_time = turn.end
+        result += f"Speaker {speaker} from {start_time:.1f}s to {end_time:.1f}s\n"
+    
+    return result
+
+# Interfaz de Gradio
+def diarization_interface(file):
+    return diarize_audio(file.name)
+
+audio_input = gr.inputs.Audio(type="file", label="Sube tu archivo de audio")
+text_output = gr.outputs.Textbox(label="Resultados de la Diarización")
+
+gr.Interface(fn=diarization_interface, inputs=audio_input, outputs=text_output, title="Diarización de Audio", description="Sube un archivo de audio para obtener los segmentos de los diferentes hablantes.").launch()