Update app.py

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@@ -6,19 +6,30 @@ transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-bas
 
 # Função para transcrever o áudio
 def transcribe(audio_file):
-    transcription = transcriber(audio_file)["text"]
-    return transcription
+    try:
+        # Habilitar timestamps para áudios longos
+        transcription = transcriber(audio_file, return_timestamps=True)["text"]
+        return transcription
+    except ValueError as e:
+        return f"Erro ao processar o áudio: {str(e)}"
 
 # Interface gráfica com Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# Whisper Transcription")
+    gr.Markdown("# 🎙️ Whisper Transcription - Upload ou Grave Áudio")
+    
     with gr.Row():
-        audio_input = gr.Audio(type="filepath", label="Envie um arquivo de áudio")
-        transcription_output = gr.Textbox(label="Transcrição")
-    transcribe_button = gr.Button("Transcrever")
+        with gr.Column(scale=1):
+            gr.Markdown("### 1️⃣ Envie ou grave seu áudio")
+            audio_input = gr.Audio(type="filepath", label="Envie um arquivo de áudio (máx. 1 min)")
+        
+        with gr.Column(scale=1):
+            gr.Markdown("### 2️⃣ Resultado da transcrição")
+            transcription_output = gr.Textbox(label="Transcrição", lines=10, interactive=False)
+    
+    transcribe_button = gr.Button("🚀 Transcrever")
     
     # Vincular ação ao botão
     transcribe_button.click(transcribe, inputs=[audio_input], outputs=[transcription_output])
 
 # Rodar a aplicação
-demo.launch()
+demo.launch(share=True)