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 import gradio as gr
-import whisper
-import yt_dlp
-from pydub import AudioSegment
-import tempfile
-import os
+from transformers import pipeline
 
-# Carregar o modelo Whisper
-model = whisper.load_model("base")
+# Inicialize o modelo de transcrição Whisper
+transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-base")
 
-# Função para transcrever áudio local
-def transcrever_audio(audio):
-    if not audio:
-        return "Por favor, envie um arquivo de áudio."
-    result = model.transcribe(audio.name)
-    return result["text"]
+# Função para transcrever o áudio
+def transcribe(audio_file):
+    transcription = transcriber(audio_file)["text"]
+    return transcription
 
-# Função para transcrever áudio de YouTube
-def transcrever_youtube(link):
-    if not link:
-        return "Por favor, insira um link do YouTube."
-    
-    # Baixar o áudio do YouTube
-    ydl_opts = {
-        "format": "bestaudio/best",
-        "outtmpl": "audio.%(ext)s",
-        "postprocessors": [{
-            "key": "FFmpegExtractAudio",
-            "preferredcodec": "mp3",
-            "preferredquality": "192",
-        }],
-        "quiet": True,
-    }
-    
-    with yt_dlp.YoutubeDL(ydl_opts) as ydl:
-        info = ydl.extract_info(link, download=True)
-        audio_path = info['requested_downloads'][0]['filepath']
-    
-    # Transcrever
-    result = model.transcribe(audio_path)
-    os.remove(audio_path)  # Limpar arquivo temporário
-    return result["text"]
-
-# Interface com abas
+# Interface gráfica com Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("## **Transcritor Whisper - Áudio para Texto**")
-    
-    with gr.Tab("Arquivo de Áudio"):
-        gr.Markdown("Envie um arquivo de áudio para transcrever.")
-        arquivo_audio = gr.Audio(type="numpy", label="Envie seu arquivo de áudio")
-        botao_audio = gr.Button("Transcrever")
-        resultado_audio = gr.Textbox(label="Transcrição")
-        botao_audio.click(transcrever_audio, inputs=arquivo_audio, outputs=resultado_audio)
+    gr.Markdown("# Whisper Transcription")
+    with gr.Row():
+        audio_input = gr.Audio(source="microphone", type="filepath", label="Grave ou envie um áudio")
+        transcription_output = gr.Textbox(label="Transcrição")
+    transcribe_button = gr.Button("Transcrever")
     
-    with gr.Tab("YouTube"):
-        gr.Markdown("Insira o link de um vídeo do YouTube para transcrição.")
-        link_youtube = gr.Textbox(label="URL do YouTube")
-        botao_youtube = gr.Button("Transcrever")
-        resultado_youtube = gr.Textbox(label="Transcrição")
-        botao_youtube.click(transcrever_youtube, inputs=link_youtube, outputs=resultado_youtube)
+    # Vincular ação ao botão
+    transcribe_button.click(transcribe, inputs=[audio_input], outputs=[transcription_output])
 
-# Executar o app
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
+# Rodar a aplicação
+demo.launch()