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@@ -32,18 +32,20 @@ def audio_to_text(audio_path):
     return result["text"]
 
 # ------------------------------
-# 3. Função final do pipeline
+# 3. Pipeline para vários arquivos
 # ------------------------------
 
-def pipeline(lista_audios):
-    if not lista_audios:
+def pipeline(lista_arquivos):
+    if not lista_arquivos:
         return []
 
     resultados = []
-    for audio in lista_audios:
-        texto = audio_to_text(audio)
+
+    for arquivo in lista_arquivos:
+        caminho = arquivo.name  # gr.File fornece um objeto, usamos .name
+        texto = audio_to_text(caminho)
         sentimento = predict_sentiment(texto)
-        resultados.append([audio, texto, sentimento])
+        resultados.append([arquivo.name, texto, sentimento])
 
     return resultados
 
@@ -53,17 +55,16 @@ def pipeline(lista_audios):
 
 app = gr.Interface(
     fn=pipeline,
-    inputs=gr.Audio(
-        type="filepath",
-        label="Envie seus áudios WAV",
-        multiple=True
+    inputs=gr.File(
+        file_count="multiple",
+        label="Envie seus arquivos de áudio (WAV, MP3, OGG...)"
     ),
     outputs=gr.Dataframe(
         headers=["Arquivo", "Texto reconhecido", "Sentimento"],
         label="Resultados"
     ),
     title="Análise de Sentimento por Áudio",
-    description="Envie vários áudios WAV. O sistema transcreve cada um deles com Whisper e analisa o sentimento."
+    description="Envie múltiplos áudios. O sistema usa Whisper para transcrição e um modelo treinado para detectar sentimento."
 )
 
 app.launch()