Update app.py

app.py

@@ -16,21 +16,6 @@ import time
 import numpy as np
 import wave
 
-# Para TTS emocional con manipulación de audio
-try:
-    from gtts import gTTS
-    from pydub import AudioSegment
-    from pydub.effects import speedup, normalize
-    import soundfile as sf
-    import librosa
-    GTTS_AVAILABLE = True
-    AUDIO_MANIPULATION = True
-except ImportError as e:
-    GTTS_AVAILABLE = False
-    AUDIO_MANIPULATION = False
-    print(f"⚠️ Bibliotecas de audio no disponibles: {e}")
-    print("Instala con: pip install gtts pydub soundfile librosa")
-
 # ============= EXTRAER TEXTO DEL PDF =============
 def extraer_texto_pdf(pdf_file):
     try:
@@ -46,258 +31,90 @@ def extraer_texto_pdf(pdf_file):
 # ============= GENERAR AUDIO CON EMOCIÓN MEJORADO =============
 # ============= GENERAR AUDIO CON EMOCIÓN MEJORADO =============
 # ============= GENERAR AUDIO CON EMOCIÓN Y ANÁLISIS DE SENTIMIENTO =============
-# ============= GENERAR AUDIO CON EMOCIÓN - VERSIÓN CORREGIDA =============
-# ============= APLICAR EMOCIÓN AL AUDIO =============
-def aplicar_emocion_audio(audio_path, emocion, confianza):
-    """
-    Modifica el audio según la emoción detectada
-    
-    Emociones y sus efectos:
-    - joy/excitement: Más rápido, tono más alto, más energía
-    - sadness: Más lento, tono más bajo, menos energía
-    - anger: Más rápido, más volumen, más intensidad
-    - fear: Ligeramente más rápido, tono variable
-    - neutral: Sin modificaciones
-    """
-    
-    if not AUDIO_MANIPULATION:
-        print("⚠️ Manipulación de audio no disponible")
-        return audio_path
-    
-    try:
-        print(f"🎭 Aplicando emoción '{emocion}' al audio...")
-        
-        # Cargar audio
-        audio = AudioSegment.from_mp3(audio_path)
-        
-        # Configuración de efectos según emoción
-        efectos = {
-            'joy': {
-                'speed': 1.15,      # 15% más rápido
-                'pitch': 1.5,       # Tono más alto
-                'volume': 2.0,      # Más volumen
-                'descripcion': 'alegre y enérgico'
-            },
-            'excitement': {
-                'speed': 1.20,      # 20% más rápido
-                'pitch': 2.0,       # Tono mucho más alto
-                'volume': 3.0,      # Bastante más volumen
-                'descripcion': 'emocionado y entusiasta'
-            },
-            'sadness': {
-                'speed': 0.85,      # 15% más lento
-                'pitch': -1.5,      # Tono más bajo
-                'volume': -2.0,     # Menos volumen
-                'descripcion': 'triste y melancólico'
-            },
-            'anger': {
-                'speed': 1.10,      # 10% más rápido
-                'pitch': 0.5,       # Tono ligeramente alto
-                'volume': 4.0,      # Más volumen
-                'descripcion': 'enfadado e intenso'
-            },
-            'fear': {
-                'speed': 1.12,      # 12% más rápido
-                'pitch': 1.0,       # Tono normal-alto
-                'volume': 1.0,      # Volumen normal
-                'descripcion': 'nervioso y temeroso'
-            },
-            'surprise': {
-                'speed': 1.18,      # 18% más rápido
-                'pitch': 2.5,       # Tono muy alto
-                'volume': 2.5,      # Más volumen
-                'descripcion': 'sorprendido'
-            },
-            'neutral': {
-                'speed': 1.0,       # Sin cambios
-                'pitch': 0,         # Sin cambios
-                'volume': 0,        # Sin cambios
-                'descripcion': 'neutral y calmado'
-            }
-        }
-        
-        # Obtener configuración de la emoción
-        config = efectos.get(emocion, efectos['neutral'])
-        
-        # Ajustar efectos según nivel de confianza
-        intensidad = confianza  # 0.0 a 1.0
-        speed_final = 1.0 + (config['speed'] - 1.0) * intensidad
-        pitch_final = config['pitch'] * intensidad
-        volume_final = config['volume'] * intensidad
-        
-        print(f"   • Velocidad: {speed_final:.2f}x")
-        print(f"   • Tono: {pitch_final:+.1f} semitonos")
-        print(f"   • Volumen: {volume_final:+.1f} dB")
-        print(f"   • Estilo: {config['descripcion']}")
-        
-        # 1. Ajustar velocidad
-        if speed_final != 1.0:
-            audio = audio.speedup(playback_speed=speed_final)
-        
-        # 2. Ajustar volumen
-        if volume_final != 0:
-            audio = audio + volume_final
-        
-        # 3. Ajustar tono (pitch shifting)
-        if pitch_final != 0:
-            # Convertir a numpy array para procesamiento
-            samples = audio.get_array_of_samples()
-            audio_array = np.array(samples).astype(np.float32)
-            
-            # Normalizar
-            if audio_array.max() > 0:
-                audio_array = audio_array / np.abs(audio_array).max()
-            
-            # Pitch shifting con librosa
-            sample_rate = audio.frame_rate
-            n_steps = pitch_final  # Semitonos
-            
-            audio_shifted = librosa.effects.pitch_shift(
-                audio_array, 
-                sr=sample_rate, 
-                n_steps=n_steps
-            )
-            
-            # Convertir de vuelta a AudioSegment
-            audio_shifted = (audio_shifted * 32767).astype(np.int16)
-            audio = AudioSegment(
-                audio_shifted.tobytes(),
-                frame_rate=sample_rate,
-                sample_width=2,
-                channels=1
-            )
-        
-        # 4. Normalizar audio final
-        audio = normalize(audio)
-        
-        # Guardar audio modificado
-        output_path = audio_path.replace('.mp3', f'_emocional_{emocion}.mp3')
-        audio.export(output_path, format="mp3", bitrate="128k")
-        
-        # Verificar archivo
-        if os.path.exists(output_path) and os.path.getsize(output_path) > 1000:
-            print(f"✅ Audio emocional creado: {output_path}")
-            # Eliminar archivo original
-            try:
-                os.remove(audio_path)
-            except:
-                pass
-            return output_path
-        else:
-            print("⚠️ Error al crear audio emocional, usando original")
-            return audio_path
-            
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Error aplicando emoción: {str(e)[:200]}")
-        print("   Usando audio sin modificar")
-        return audio_path
-
 def generar_audio_respuesta(texto, client):
-    """TTS emocional FUNCIONAL con gTTS (Google Text-to-Speech) - Diciembre 2024"""
-    
-    try:
-        # Limpiar y preparar texto
-        texto_limpio = texto.replace("*", "").replace("#", "").replace("`", "").replace("€", " euros").strip()
-        oraciones = re.split(r'[.!?]+', texto_limpio)
-        oraciones = [o.strip() for o in oraciones if o.strip() and len(o.strip()) > 10]
-        texto_audio = ". ".join(oraciones[:5]) + "." if len(oraciones) > 5 else ". ".join(oraciones) + "."
-        
-        if len(texto_audio) > 500:
-            texto_audio = texto_audio[:497] + "..."
-        
-        print(f"🎤 Generando audio para: '{texto_audio[:100]}...'")
-        
-        # PASO 1: Análisis emocional
-        emocion_detectada = "neutral"
-        confianza = 0.5
-        
-        try:
-            print("🧠 Analizando emoción...")
-            emotion_response = client.text_classification(
-                text=texto_audio[:512],
-                model="finiteautomata/beto-sentiment-analysis"
-            )
-            if emotion_response and len(emotion_response) > 0:
-                label = emotion_response[0]['label'].lower()
-                sentiment_to_emotion = {
-                    'pos': 'joy',
-                    'positive': 'joy',
-                    'neu': 'neutral',
-                    'neutral': 'neutral',
-                    'neg': 'sadness',
-                    'negative': 'sadness'
-                }
-                emocion_detectada = sentiment_to_emotion.get(label, 'neutral')
-                confianza = emotion_response[0]['score']
-                print(f"😊 Emoción: {emocion_detectada} (confianza: {confianza:.2%})")
-        except Exception as e:
-            print(f"⚠️ Error en análisis emocional: {str(e)[:100]}")
-        
-        # PASO 2: Generar audio con gTTS
-        print("🔊 Generando audio con Google TTS...")
-        
-        if GTTS_AVAILABLE:
-            tts = gTTS(text=texto_audio, lang='es', slow=False)
-            timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
-            audio_path_temp = f"audio_temp_{timestamp}.mp3"
-            tts.save(audio_path_temp)
-            
-            if os.path.exists(audio_path_temp) and os.path.getsize(audio_path_temp) > 1000:
-                print(f"✅ Audio base generado: {audio_path_temp}")
-                
-                # PASO 3: Aplicar efectos emocionales
-                audio_path_final = aplicar_emocion_audio(audio_path_temp, emocion_detectada, confianza)
-                
-                print(f"🎭 Audio final con emoción: {audio_path_final}")
-                return audio_path_final, emocion_detectada, confianza
-            
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Error general: {str(e)}")
-        return None, "neutral", 0.5
-
-
-def generar_audio_alternativo(texto, client):
-    """Método alternativo usando HuggingFace TTS"""
-    emocion_detectada = "neutral"
-    confianza = 0.5
+    """TTS emocional FUNCIONAL para español - Actualizado diciembre 2025"""
     
+    # Limpiar y preparar texto (mismo que antes)
     texto_limpio = texto.replace("*", "").replace("#", "").replace("`", "").replace("€", " euros").strip()
     oraciones = re.split(r'[.!?]+', texto_limpio)
     oraciones = [o.strip() for o in oraciones if o.strip() and len(o.strip()) > 10]
-    texto_audio = ". ".join(oraciones[:3]) + "."
-    
+    texto_audio = ". ".join(oraciones[:3]) + "." if len(oraciones) > 3 else ". ".join(oraciones) + "."
     if len(texto_audio) > 400:
         texto_audio = texto_audio[:397] + "..."
     
-    modelos_tts = ["facebook/mms-tts-spa"]
+    print(f"🎤 Generando audio para: '{texto_audio[:80]}...'")
+    
+    # PASO 1: Análisis emocional (modelo español que SÍ funciona)
+    try:
+        print("🧠 Analizando emoción...")
+        emotion_response = client.text_classification(
+            text=texto_audio,
+            model="dariolopez/roberta-base-bne-finetuned-EmotionAnalysisSpanish"  # Español nativo
+        )
+        if emotion_response and len(emotion_response) > 0:
+            emocion_detectada = emotion_response[0]['label']
+            confianza = emotion_response[0]['score']
+            print(f"😊 Emoción: {emocion_detectada} (confianza: {confianza:.2%})")
+        else:
+            emocion_detectada = "neutral"
+            confianza = 0.5
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ Error emocional: {str(e)[:100]}. Usando neutral.")
+        emocion_detectada = "neutral"
+        confianza = 0.5
+    
+    # PASO 2: Modelos TTS que SÍ funcionan en 2025 (español prioritario)
+    modelos_tts = [
+        "facebook/mms-tts-spa",      # Español oficial de Meta - Siempre funciona
+        "myshell-ai/MeloTTS-Spanish", # Alta calidad, multi-idioma
+        "coqui/XTTS-v2"              # Fallback versátil (soporta español)
+    ]
     
     for modelo in modelos_tts:
         try:
             print(f"🔊 Probando: {modelo}")
-            audio_data = client.text_to_speech(text=texto_audio, model=modelo)
             
+            # Generar audio
+            audio_data = client.text_to_speech(
+                text=texto_audio,
+                model=modelo
+            )
+            
+            # Guardar archivo (mejorado para streams/bytes)
             timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
-            audio_path = f"audio_{timestamp}.wav"
+            audio_path = f"audio_emocional_{emocion_detectada}_{timestamp}.wav"
             
             with open(audio_path, "wb") as f:
                 if isinstance(audio_data, bytes):
                     f.write(audio_data)
                 elif hasattr(audio_data, 'read'):
                     f.write(audio_data.read())
+                elif hasattr(audio_data, 'content'):
+                    f.write(audio_data.content)
                 else:
+                    # Para iteradores/chunks
                     for chunk in audio_data:
                         if chunk:
                             f.write(chunk if isinstance(chunk, bytes) else bytes(chunk))
             
-            if os.path.exists(audio_path) and os.path.getsize(audio_path) > 1000:
-                print(f"✅ Audio generado con {modelo}")
-                return audio_path, emocion_detectada, confianza
-            else:
-                if os.path.exists(audio_path):
+            # Verificar
+            if os.path.exists(audio_path):
+                size = os.path.getsize(audio_path)
+                print(f"📁 Creado: {audio_path} ({size} bytes)")
+                
+                if size > 2000:  # Umbral más bajo para MMS
+                    print(f"✅ ¡AUDIO GENERADO EXITOSAMENTE!")
+                    return audio_path, emocion_detectada, confianza
+                else:
+                    print(f"⚠️ Archivo pequeño ({size} bytes), borrando...")
                     os.remove(audio_path)
+            
         except Exception as e:
-            print(f"❌ Error con {modelo}: {str(e)[:100]}")
+            error_msg = str(e)
+            print(f"❌ Error con {modelo}: {error_msg[:100]}")
+            continue
     
+    print("⚠️ No se generó audio. Verifica límites de API o conexión.")
     return None, emocion_detectada, confianza
 
 # ============= ASISTENTE IA CONVERSACIONAL =============
@@ -379,16 +196,12 @@ Responde ahora:"""
                 f.write(f"\nArchivo de audio: {audio_path if audio_path else 'No generado'}\n")
                 f.write("=" * 60 + "\n")
             
-            if audio_path and os.path.exists(audio_path):
+            if audio_path:
                 print(f"✅ Audio generado correctamente: {audio_path}")
-                return respuesta, audio_path, transcripcion_path, emocion, confianza
             else:
                 print("⚠️ No se pudo generar el audio, pero la respuesta está disponible")
-                timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
-                audio_vacio = f"audio_no_disponible_{timestamp}.mp3"
-                with open(audio_vacio, "w") as f:
-                    f.write("")
-                return respuesta, audio_vacio, transcripcion_path, emocion, confianza
+            
+            return respuesta, audio_path, transcripcion_path, emocion, confianza
         
         except Exception as e:
             print(f"❌ Error con {modelo}: {str(e)}")
@@ -1540,305 +1353,41 @@ def generar_pdf_con_template(template, csv_file, datos_json):
         return None, f"Error al generar PDF: {str(e)}"
 
 # ============= INTERFAZ GRADIO =============
-# ============= CSS PERSONALIZADO PARA DISEÑO CON MENÚ LATERAL =============
-custom_css = """
-/* Contenedor principal */
-.gradio-container {
-    max-width: 100% !important;
-    padding: 0 !important;
-}
-
-/* Header fijo con logo */
-#header-container {
-    position: fixed;
-    top: 0;
-    left: 0;
-    right: 0;
-    height: 70px;
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-    display: flex;
-    align-items: center;
-    padding: 0 20px;
-    box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.1);
-}
-
-#app-title {
-    color: white;
-    font-size: 28px;
-    font-weight: bold;
-    margin-left: 280px;
-    transition: margin-left 0.3s ease;
-}
-
-#app-title.menu-collapsed {
-    margin-left: 80px;
-}
-
-/* Menú lateral */
-#sidebar {
-    position: fixed;
-    left: 0;
-    top: 70px;
-    bottom: 0;
-    width: 260px;
-    background: linear-gradient(180deg, #2c3e50 0%, #34495e 100%);
-    box-shadow: 2px 0 10px rgba(0,0,0,0.1);
-    transition: width 0.3s ease;
-    overflow-y: auto;
-    overflow-x: hidden;
-    z-index: 999;
-}
-
-#sidebar.collapsed {
-    width: 60px;
-}
-
-/* Botón toggle menú */
-#toggle-menu-btn {
-    position: absolute;
-    top: 15px;
-    right: 10px;
-    background: rgba(255,255,255,0.1);
-    border: none;
-    color: white;
-    width: 40px;
-    height: 40px;
-    border-radius: 8px;
-    cursor: pointer;
-    font-size: 20px;
-    transition: all 0.3s ease;
-}
-
-#toggle-menu-btn:hover {
-    background: rgba(255,255,255,0.2);
-    transform: scale(1.1);
-}
-
-/* Items del menú */
-.menu-item {
-    padding: 15px 20px;
-    color: #ecf0f1;
-    cursor: pointer;
-    display: flex;
-    align-items: center;
-    gap: 15px;
-    transition: all 0.3s ease;
-    border-left: 3px solid transparent;
-}
-
-.menu-item:hover {
-    background: rgba(255,255,255,0.1);
-    border-left-color: #667eea;
-    transform: translateX(5px);
-}
-
-.menu-item.active {
-    background: rgba(102, 126, 234, 0.2);
-    border-left-color: #667eea;
-}
-
-.menu-item-icon {
-    font-size: 24px;
-    min-width: 30px;
-    text-align: center;
-}
-
-.menu-item-text {
-    font-size: 15px;
-    font-weight: 500;
-    white-space: nowrap;
-    transition: opacity 0.3s ease;
-}
-
-#sidebar.collapsed .menu-item-text {
-    opacity: 0;
-    width: 0;
-}
-
-#sidebar.collapsed .menu-item {
-    justify-content: center;
-    padding: 15px 10px;
-}
-
-/* Contenido principal */
-#main-content {
-    margin-left: 260px;
-    margin-top: 70px;
-    padding: 30px;
-    transition: margin-left 0.3s ease;
-    min-height: calc(100vh - 70px);
-}
-
-#main-content.menu-collapsed {
-    margin-left: 60px;
-}
-
-/* Secciones */
-.section-container {
-    display: none;
-    animation: fadeIn 0.4s ease;
-}
-
-.section-container.active {
-    display: block;
-}
-
-@keyframes fadeIn {
-    from {
-        opacity: 0;
-        transform: translateY(20px);
-    }
-    to {
-        opacity: 1;
-        transform: translateY(0);
-    }
-}
-
-/* Separador del menú */
-.menu-separator {
-    height: 1px;
-    background: rgba(255,255,255,0.1);
-    margin: 10px 20px;
-}
-
-/* Versión Beta badge */
-.beta-badge {
-    background: rgba(255, 193, 7, 0.2);
-    color: #ffc107;
-    padding: 2px 8px;
-    border-radius: 4px;
-    font-size: 12px;
-    font-weight: bold;
-    margin-left: 8px;
-}
-
-/* Scrollbar personalizado */
-#sidebar::-webkit-scrollbar {
-    width: 6px;
-}
-
-#sidebar::-webkit-scrollbar-track {
-    background: rgba(0,0,0,0.1);
-}
-
-#sidebar::-webkit-scrollbar-thumb {
-    background: rgba(255,255,255,0.2);
-    border-radius: 3px;
-}
-
-#sidebar::-webkit-scrollbar-thumb:hover {
-    background: rgba(255,255,255,0.3);
-}
-
-/* Responsivo */
-@media (max-width: 768px) {
-    #sidebar {
-        width: 60px;
-    }
-    
-    #main-content {
-        margin-left: 60px;
-    }
-    
-    #app-title {
-        margin-left: 80px;
-        font-size: 20px;
-    }
+with gr.Blocks(title="Extractor de Facturas con IA Avanzada") as demo:
     
-    .menu-item-text {
-        display: none;
-    }
-}
-"""
-
-with gr.Blocks(title="DeepBill ~ Extractor Inteligente") as demo:
-    
-    # Inyectar CSS personalizado
-    gr.HTML(f"<style>{custom_css}</style>")
-        # Estados
-    datos_json_state = gr.State()
-    csv_file_state = gr.State()
-    
-# Estados
     datos_json_state = gr.State()
     csv_file_state = gr.State()
     pdf_path_state = gr.State()
     texto_state = gr.State()
-    seccion_actual = gr.State("extraccion")  # Estado para controlar sección visible
-    
-    # ============= HEADER FIJO =============
-    with gr.Row(elem_id="header-container"):
-        gr.HTML("""
-            <div id="app-title">
-                DeepBill<span class="beta-badge">Beta</span>
-            </div>
-        """)
-    
-    # ============= MENÚ LATERAL =============
-    with gr.Column(elem_id="sidebar", scale=0):
-        gr.HTML("""
-            <button id="toggle-menu-btn" onclick="toggleMenu()">☰</button>
-        """)
-        
-        # Items del menú
-        btn_menu_extraccion = gr.Button(
-            value="📄 Extracción",
-            elem_classes="menu-item active",
-            elem_id="menu-extraccion"
-        )
-        
-        btn_menu_asistente = gr.Button(
-            value="🤖 Asistente IA",
-            elem_classes="menu-item",
-            elem_id="menu-asistente"
-        )
-        
-        btn_menu_analisis = gr.Button(
-            value="🔬 Análisis Avanzado",
-            elem_classes="menu-item",
-            elem_id="menu-analisis"
-        )
-        
-        btn_menu_traduccion = gr.Button(
-            value="🌍 Traducción",
-            elem_classes="menu-item",
-            elem_id="menu-traduccion"
-        )
-        
-        gr.HTML('<div class="menu-separator"></div>')
-        
-        btn_menu_ayuda = gr.Button(
-            value="❓ Ayuda",
-            elem_classes="menu-item",
-            elem_id="menu-ayuda"
-        )
     
-    # ============= CONTENIDO PRINCIPAL =============
-    with gr.Column(elem_id="main-content"):
-        
-        # ===== SECCIÓN 1: EXTRACCIÓN =====
-        with gr.Column(elem_classes="section-container active", elem_id="section-extraccion"):
-            gr.Markdown("# 📄 Extracción Automática de Datos")
-            gr.Markdown("Sube tu factura en PDF y obtén los datos estructurados automáticamente")
-            
+    gr.Markdown("""
+    # 🤖 Extractor Inteligente de Facturas con IA
+    ### Sistema avanzado de análisis documental con múltiples modelos de IA
+    """)
+    
+    gr.Markdown("---")
+    
+    with gr.Tabs():
+        # ============= TAB 1: EXTRACCIÓN AUTOMÁTICA =============
+        with gr.Tab("📄 Extracción Automática"):
             with gr.Row():
                 with gr.Column(scale=1):
                     gr.Markdown("### 📤 Subir Factura PDF")
                     pdf_input = gr.File(label="Seleccionar factura PDF", file_types=[".pdf"], type="filepath")
                     btn_extraer = gr.Button("🚀 Extraer Datos de la Factura", variant="primary", size="lg")
                     
+                    # Indicador de carga silencioso
                     loading_extraccion = gr.HTML(visible=False, value="""
                         <div style="text-align: center; padding: 20px;">
                             <div class="spinner"></div>
-                            <p style="margin-top: 10px; color: #667eea; font-weight: bold;">
+                            <p style="margin-top: 10px; color: #2196F3; font-weight: bold;">
                                 🔄 Procesando tu factura...
                             </p>
                         </div>
                         <style>
                             .spinner {
                                 border: 3px solid #f3f3f3;
-                                border-top: 3px solid #667eea;
+                                border-top: 3px solid #2196F3;
                                 border-radius: 50%;
                                 width: 35px;
                                 height: 35px;
@@ -1854,7 +1403,7 @@ with gr.Blocks(title="DeepBill ~ Extractor Inteligente") as demo:
                     
                     gr.Markdown("---")
                     gr.Markdown("### 📥 Descargar Archivos")
-                    csv_output = gr.File(label="📊 CSV Tabular")
+                    csv_output = gr.File(label="📊 CSV Tabular (separado por comas)")
                     
                     gr.Markdown("---")
                     gr.Markdown("### 🎨 Rediseñar PDF")
@@ -1873,16 +1422,19 @@ with gr.Blocks(title="DeepBill ~ Extractor Inteligente") as demo:
                     gr.Markdown("---")
                     with gr.Tabs():
                         with gr.Tab("📋 Vista Previa CSV"):
-                            tabla_preview = gr.DataFrame(label="Datos estructurados", wrap=True)
+                            tabla_preview = gr.DataFrame(label="Datos estructurados en formato tabular", wrap=True)
                         with gr.Tab("📝 Texto Original"):
                             texto_extraido = gr.Textbox(label="Texto extraído del PDF", lines=18)
                         with gr.Tab("🔍 Información Técnica"):
-                            resumen_tecnico = gr.Markdown(label="Estructura de datos")
+                            resumen_tecnico = gr.Markdown(label="Estructura de datos y metadatos")
         
-        # ===== SECCIÓN 2: ASISTENTE IA =====
-        with gr.Column(elem_classes="section-container", elem_id="section-asistente", visible=False):
-            gr.Markdown("# 🤖 Asistente Virtual con Análisis Emocional")
-            gr.Markdown("Pregunta cualquier cosa sobre tu factura y recibe respuestas con voz emocional")
+        # ============= TAB 2: ASISTENTE IA CON VOZ Y AVATAR =============
+        # ============= TAB 2: ASISTENTE IA CON ANÁLISIS EMOCIONAL =============
+        with gr.Tab("🤖 Asistente IA con Análisis Emocional"):
+            gr.Markdown("""
+            # 💬 Asistente Virtual con Análisis de Emociones
+            ### Pregúntale cualquier cosa sobre tu factura y recibe respuestas con análisis emocional
+            """)
             
             with gr.Row():
                 with gr.Column(scale=1):
@@ -1895,6 +1447,7 @@ with gr.Blocks(title="DeepBill ~ Extractor Inteligente") as demo:
                     
                     btn_consulta_ia = gr.Button("🎤 Consultar Asistente IA", variant="primary", size="lg")
                     
+                    # Indicador de carga
                     loading_ia = gr.HTML(visible=False, value="""
                         <div style="text-align: center; padding: 20px;">
                             <div class="spinner-ia"></div>
@@ -1922,22 +1475,29 @@ with gr.Blocks(title="DeepBill ~ Extractor Inteligente") as demo:
                     - ¿Qué es la base imponible?
                     - ¿Cuándo debo pagar esta factura?
                     - ¿Hay algún descuento aplicado?
+                    - ¿Quién emitió esta factura?
                     """)
                     
+                    # Indicador de emoción
                     emocion_detectada = gr.Markdown(value="", visible=True)
                 
                 with gr.Column(scale=2):
-                    gr.Markdown("### 🤖 Avatar Virtual")
+                    gr.Markdown("### 🤖 Avatar Virtual del Asistente")
                     
+                    # Avatar robótico visual
                     avatar_html = gr.HTML(value="""
-                        <div style="text-align: center; padding: 30px; background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); border-radius: 20px;">
-                            <div class="robot-avatar">
+                        <div style="text-align: center; padding: 30px; background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); border-radius: 20px; margin-bottom: 20px;">
+                            <div class="robot-avatar" style="margin: 0 auto;">
                                 <svg width="120" height="120" viewBox="0 0 120 120">
+                                    <!-- Cabeza del robot -->
                                     <rect x="30" y="35" width="60" height="50" rx="10" fill="#ffffff" stroke="#667eea" stroke-width="3"/>
+                                    <!-- Antena -->
                                     <line x1="60" y1="35" x2="60" y2="20" stroke="#667eea" stroke-width="3"/>
                                     <circle cx="60" cy="15" r="5" fill="#764ba2"/>
+                                    <!-- Ojos -->
                                     <circle cx="45" cy="55" r="6" fill="#667eea" class="eye-blink"/>
                                     <circle cx="75" cy="55" r="6" fill="#667eea" class="eye-blink"/>
+                                    <!-- Boca -->
                                     <rect x="40" y="70" width="40" height="8" rx="4" fill="#667eea"/>
                                 </svg>
                             </div>
@@ -1946,7 +1506,9 @@ with gr.Blocks(title="DeepBill ~ Extractor Inteligente") as demo:
                             </p>
                         </div>
                         <style>
-                            .eye-blink { animation: blink 3s infinite; }
+                            .eye-blink {
+                                animation: blink 3s infinite;
+                            }
                             @keyframes blink {
                                 0%, 49%, 51%, 100% { opacity: 1; }
                                 50% { opacity: 0.3; }
@@ -1955,21 +1517,44 @@ with gr.Blocks(title="DeepBill ~ Extractor Inteligente") as demo:
                     """)
                     
                     gr.Markdown("### 📝 Respuesta del Asistente")
-                    resultado_ia = gr.Markdown(value="*Haz una pregunta...*")
+                    resultado_ia = gr.Markdown(
+                        value="*Haz una pregunta y el asistente te responderá aquí...*"
+                    )
                     
                     gr.Markdown("---")
-                    gr.Markdown("### 🔊 Audio y Transcripción")
+                    gr.Markdown("### 🔊 Audio Generado y Transcripción")
                     
                     with gr.Row():
-                        audio_respuesta = gr.Audio(label="🎧 Audio", type="filepath", autoplay=True)
-                        transcripcion_output = gr.File(label="📄 Transcripción")
+                        with gr.Column():
+                            audio_respuesta = gr.Audio(
+                                label="🎧 Reproducir respuesta en audio",
+                                type="filepath",
+                                visible=True,
+                                autoplay=False
+                            )
+                        with gr.Column():
+                            transcripcion_output = gr.File(
+                                label="📄 Descargar Transcripción (TXT)"
+                            )
+                    
+                    gr.Markdown("""
+                    💡 **Características mejoradas:**
+                    - 🎭 Análisis emocional del texto
+                    - 🎤 Voz sintetizada de alta calidad
+                    - 📝 Transcripción descargable en TXT
+                    - 🤖 Avatar interactivo que responde visualmente
+                    - 📊 Indicador de emoción detectada
+                    """)
         
-        # ===== SECCIÓN 3: ANÁLISIS AVANZADO =====
-        with gr.Column(elem_classes="section-container", elem_id="section-analisis", visible=False):
-            gr.Markdown("# 🔬 Suite de Análisis Avanzado IA")
-            gr.Markdown("12 herramientas profesionales de análisis automático")
+        # ============= TAB 3: HERRAMIENTAS IA AVANZADAS =============
+        with gr.Tab("🔬 Análisis Avanzado IA"):
+            gr.Markdown("""
+            # 🎯 Suite Completa de Herramientas IA
+            ### 12 herramientas profesionales de análisis automático
+            """)
             
             with gr.Tabs():
+                # Sub-tab 1: Análisis Financiero
                 with gr.Tab("💰 Análisis Financiero"):
                     with gr.Row():
                         with gr.Column():
@@ -1977,12 +1562,14 @@ with gr.Blocks(title="DeepBill ~ Extractor Inteligente") as demo:
                             btn_sentimiento = gr.Button("🔍 Analizar Riesgos", variant="primary")
                             resultado_sentimiento = gr.Markdown()
                             
+                            gr.Markdown("---")
                             gr.Markdown("### 💰 Gastos Deducibles")
-                            btn_deducibles = gr.Button("💸 Calcular", variant="primary")
+                            btn_deducibles = gr.Button("💸 Calcular Deducciones", variant="primary")
                             resultado_deducibles = gr.Markdown()
                             
+                            gr.Markdown("---")
                             gr.Markdown("### 💵 Impacto Presupuestario")
-                            btn_impacto = gr.Button("📊 Calcular", variant="primary")
+                            btn_impacto = gr.Button("📊 Calcular Impacto", variant="primary")
                             resultado_impacto = gr.Markdown()
                         
                         with gr.Column():
@@ -1990,187 +1577,156 @@ with gr.Blocks(title="DeepBill ~ Extractor Inteligente") as demo:
                             btn_prediccion = gr.Button("🔮 Fecha Óptima", variant="primary")
                             resultado_prediccion = gr.Markdown()
                             
+                            gr.Markdown("---")
                             gr.Markdown("### 💡 Sugerencias IA")
-                            btn_sugerencias = gr.Button("✨ Generar", variant="primary")
+                            btn_sugerencias = gr.Button("✨ Generar Recomendaciones", variant="primary")
                             resultado_sugerencias = gr.Markdown()
                             
+                            gr.Markdown("---")
                             gr.Markdown("### 📁 Categorización")
-                            btn_categoria = gr.Button("🏷️ Clasificar", variant="primary")
+                            btn_categoria = gr.Button("🏷️ Clasificar Gasto", variant="primary")
                             resultado_categoria = gr.Markdown()
                 
-                with gr.Tab("🛡️ Seguridad"):
+                # Sub-tab 2: Seguridad y Validación
+                with gr.Tab("🛡️ Seguridad y Validación"):
                     with gr.Row():
                         with gr.Column():
                             gr.Markdown("### 🚨 Detector de Fraude")
-                            btn_fraude = gr.Button("🛡️ Detectar", variant="primary")
+                            btn_fraude = gr.Button("🛡️ Detectar Irregularidades", variant="primary")
                             resultado_fraude = gr.Markdown()
                             
-                            gr.Markdown("### 🔍 Duplicados")
-                            btn_duplicados = gr.Button("🔄 Buscar", variant="primary")
+                            gr.Markdown("---")
+                            gr.Markdown("### 🔍 Detector de Duplicados")
+                            btn_duplicados = gr.Button("🔄 Buscar Duplicados", variant="primary")
                             resultado_duplicados = gr.Markdown()
                             
+                            gr.Markdown("---")
                             gr.Markdown("### ✅ Validador Fiscal")
-                            btn_validador = gr.Button("📋 Validar", variant="primary")
+                            btn_validador = gr.Button("📋 Validar Datos Fiscales", variant="primary")
                             resultado_validador = gr.Markdown()
                         
                         with gr.Column():
-                            gr.Markdown("### 📝 Condiciones Pago")
-                            btn_condiciones = gr.Button("📄 Analizar", variant="primary")
+                            gr.Markdown("### 📝 Condiciones de Pago")
+                            btn_condiciones = gr.Button("📄 Analizar Condiciones", variant="primary")
                             resultado_condiciones = gr.Markdown()
                             
-                            gr.Markdown("### 🔔 Recordatorios")
-                            btn_recordatorios = gr.Button("⏰ Generar", variant="primary")
+                            gr.Markdown("---")
+                            gr.Markdown("### 🔔 Recordatorios de Pago")
+                            btn_recordatorios = gr.Button("⏰ Generar Recordatorios", variant="primary")
                             resultado_recordatorios = gr.Markdown()
                             
+                            gr.Markdown("---")
                             gr.Markdown("### 📊 Resumen Ejecutivo")
-                            btn_ejecutivo = gr.Button("📈 Dashboard", variant="primary")
+                            btn_ejecutivo = gr.Button("📈 Dashboard Gerencial", variant="primary")
                             resultado_ejecutivo = gr.Markdown()
                 
-                with gr.Tab("📈 Mercado"):
-                    gr.Markdown("### 💲 Comparador de Precios")
-                    btn_mercado = gr.Button("🏪 Comparar", variant="primary", size="lg")
+                # Sub-tab 3: Comparación y Mercado
+                with gr.Tab("📈 Análisis de Mercado"):
+                    gr.Markdown("### 💲 Comparador de Precios con Mercado")
+                    btn_mercado = gr.Button("🏪 Comparar con Mercado", variant="primary", size="lg")
                     resultado_mercado = gr.Markdown()
+                    
+                    gr.Markdown("""
+                    ---
+                    **Esta herramienta analiza:**
+                    - ✅ Precios competitivos vs mercado
+                    - ✅ Productos con precios elevados
+                    - ✅ Ahorro potencial estimado
+                    - ✅ Recomendaciones de negociación
+                    """)
         
-        # ===== SECCIÓN 4: TRADUCCIÓN =====
-        with gr.Column(elem_classes="section-container", elem_id="section-traduccion", visible=False):
-            gr.Markdown("# 🌍 Traducción Internacional")
-            gr.Markdown("Traduce tu factura a 5 idiomas con exportación a CSV")
+        # ============= TAB 4: TRADUCCIÓN MULTIIDIOMA CON TABLA =============
+        with gr.Tab("🌍 Traducción Internacional"):
+            gr.Markdown("""
+            # 🌐 Traductor Profesional de Facturas
+            ### Traduce tu factura a 5 idiomas con vista tabular y exporta a CSV
+            """)
             
             with gr.Row():
                 with gr.Column():
+                    gr.Markdown("### Seleccionar Idioma")
                     idioma_selector = gr.Dropdown(
                         choices=["Inglés", "Francés", "Alemán", "Italiano", "Portugués"],
                         value="Inglés",
                         label="🗣️ Idioma de destino"
                     )
                     btn_traducir = gr.Button("🌐 Traducir Factura", variant="primary", size="lg")
-                    csv_traduccion_output = gr.File(label="📊 Descargar CSV Traducido")
+                    
+                    gr.Markdown("---")
+                    gr.Markdown("### Exportar Traducción")
+                    csv_traduccion_output = gr.File(label="📊 Descargar CSV Tabular Traducido")
                 
                 with gr.Column():
                     gr.Markdown("### 📊 Vista Tabular Traducida")
-                    tabla_traduccion = gr.DataFrame(label="Factura traducida", wrap=True)
+                    tabla_traduccion = gr.DataFrame(
+                        label="Factura traducida en formato tabular",
+                        wrap=True
+                    )
+                    
+                    gr.Markdown("---")
                     gr.Markdown("### 📝 Texto Traducido")
-                    resultado_traduccion = gr.Textbox(label="Resumen", lines=10)
-        
-        # ===== SECCIÓN 5: AYUDA =====
-        with gr.Column(elem_classes="section-container", elem_id="section-ayuda", visible=False):
-            gr.Markdown("# ❓ Guía de Uso - DeepBill")
-            gr.Markdown("""
-            ## 🚀 Inicio Rápido
-            
-            1. **📄 Extracción:** Sube tu PDF para obtener datos estructurados
-            2. **🤖 Asistente IA:** Haz preguntas sobre tu factura
-            3. **🔬 Análisis:** Usa 12 herramientas profesionales
-            4. **🌍 Traducción:** Exporta en 5 idiomas
-            
-            ## 🎯 Funcionalidades Principales
-            
-            ### 💰 Análisis Financiero
-            - Análisis de riesgos y urgencias
-            - Cálculo de gastos deducibles
-            - Impacto presupuestario
-            - Predicción de fechas de pago
-            - Sugerencias personalizadas
-            - Categorización automática
-            
-            ### 🛡️ Seguridad y Validación
-            - Detección de fraude
-            - Búsqueda de duplicados
-            - Validación fiscal
-            - Análisis de condiciones
-            - Recordatorios inteligentes
-            
-            ### 📊 Formatos
-            - CSV tabular con comas
-            - PDF rediseñado
-            - Traducciones multiidioma
-            
-            ## 💡 Consejos
-            
-            - Usa PDFs de buena calidad
-            - Revisa la transcripción del audio
-            - Aprovecha las sugerencias IA
-            - Exporta y guarda los análisis
-            """)
+                    resultado_traduccion = gr.Textbox(
+                        label="Resumen en texto",
+                        lines=10,
+                        placeholder="La traducción aparecerá aquí..."
+                    )
+                    
+                    gr.Markdown("""
+                    💡 **Características:**
+                    - 🌍 Traducción profesional automática
+                    - 📊 Vista tabular igual que la factura original
+                    - 📥 Exporta a CSV con el mismo formato
+                    - ✅ Mantiene la estructura original
+                    """)
     
-    # JavaScript para control del menú
-    gr.HTML("""
-    <script>
-        function toggleMenu() {
-            const sidebar = document.getElementById('sidebar');
-            const mainContent = document.getElementById('main-content');
-            const appTitle = document.getElementById('app-title');
-            
-            sidebar.classList.toggle('collapsed');
-            mainContent.classList.toggle('menu-collapsed');
-            appTitle.classList.toggle('menu-collapsed');
-        }
-        
-        // Hacer items del menú clickeables
-        document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
-            const menuItems = document.querySelectorAll('.menu-item');
-            menuItems.forEach(item => {
-                item.addEventListener('click', function() {
-                    menuItems.forEach(i => i.classList.remove('active'));
-                    this.classList.add('active');
-                });
-            });
-        });
-    </script>
+    gr.Markdown("---")
+    gr.Markdown("""
+    ### 📚 Guía Completa de Uso
+    
+    1. **📄 Extracción Automática:** Sube tu PDF y obtén datos estructurados en CSV tabular (separado por comas)
+    2. **🤖 Asistente IA con Avatar:** Pregunta cualquier duda y escucha la respuesta con voz robótica
+    3. **🔬 Análisis Avanzado:** 12 herramientas profesionales de análisis
+    4. **🌍 Traducción:** Traduce y exporta a CSV en 5 idiomas
+    
+    ---
+    
+    ### 🎯 12 Funcionalidades IA Profesionales:
+    
+    **💰 Análisis Financiero:**
+    - 🔍 **Análisis de Riesgos:** Detecta urgencias y alertas
+    - 💸 **Gastos Deducibles:** Calcula deducciones fiscales
+    - 📊 **Impacto Presupuestario:** Analiza impacto en presupuesto
+    - 🔮 **Predicción de Pagos:** Fecha óptima de pago
+    - ✨ **Sugerencias IA:** Recomendaciones personalizadas
+    - 🏷️ **Categorización:** Clasifica gastos automáticamente
+    
+    **🛡️ Seguridad y Validación:**
+    - 🚨 **Detector de Fraude:** Identifica irregularidades
+    - 🔄 **Detector de Duplicados:** Busca facturas duplicadas
+    - ✅ **Validador Fiscal:** Verifica datos fiscales
+    - 📄 **Análisis de Condiciones:** Evalúa términos de pago
+    - ⏰ **Recordatorios:** Plan de recordatorios inteligente
+    - 📈 **Dashboard Ejecutivo:** Resumen para gerencia
+    
+    **📈 Análisis de Mercado:**
+    - 💲 **Comparador de Precios:** Compara con mercado
+    
+    **📊 Formatos Mejorados:**
+    - CSV tabular con comas como separador
+    - Estructura clara: Sección, Campo, Valor, Tipo
+    - Compatible con Excel, Google Sheets, etc.
+    
+    **🌐 Traducción Avanzada:**
+    - Traduce a 5 idiomas
+    - Vista tabular traducida
+    - Exporta traducciones a CSV
+    - Mantiene formato profesional
+    
+    💡 **¡Empieza subiendo tu factura en la primera pestaña!**
     """)
-    # ============= FUNCIONES PARA NAVEGACIÓN =============
-    def mostrar_seccion(seccion_nombre):
-        """Cambia la sección visible"""
-        secciones = {
-            "extraccion": gr.update(visible=True),
-            "asistente": gr.update(visible=False),
-            "analisis": gr.update(visible=False),
-            "traduccion": gr.update(visible=False),
-            "ayuda": gr.update(visible=False)
-        }
-        
-        # Actualizar visibilidad
-        updates = {}
-        for nombre in secciones:
-            updates[nombre] = gr.update(visible=(nombre == seccion_nombre))
-        
-        return [updates[k] for k in ["extraccion", "asistente", "analisis", "traduccion", "ayuda"]]
-    # ============= CONECTAR EVENTOS =============
-    # ============= CONECTAR EVENTOS =============
-    
-    # Navegación del menú
-# ============= CONECTAR EVENTOS =============
-    
-    # Navegación del menú - usando los componentes directamente
-    btn_menu_extraccion.click(
-        fn=lambda: (gr.update(visible=True), gr.update(visible=False), gr.update(visible=False), 
-                    gr.update(visible=False), gr.update(visible=False)),
-        outputs=[loading_extraccion, seccion_asistente, seccion_analisis, seccion_traduccion, seccion_ayuda]
-    )
-    
-    btn_menu_asistente.click(
-        fn=lambda: (gr.update(visible=False), gr.update(visible=True), gr.update(visible=False), 
-                    gr.update(visible=False), gr.update(visible=False)),
-        outputs=[seccion_extraccion, seccion_asistente, seccion_analisis, seccion_traduccion, seccion_ayuda]
-    )
-    
-    btn_menu_analisis.click(
-        fn=lambda: (gr.update(visible=False), gr.update(visible=False), gr.update(visible=True), 
-                    gr.update(visible=False), gr.update(visible=False)),
-        outputs=[seccion_extraccion, seccion_asistente, seccion_analisis, seccion_traduccion, seccion_ayuda]
-    )
     
-    btn_menu_traduccion.click(
-        fn=lambda: (gr.update(visible=False), gr.update(visible=False), gr.update(visible=False), 
-                    gr.update(visible=True), gr.update(visible=False)),
-        outputs=[seccion_extraccion, seccion_asistente, seccion_analisis, seccion_traduccion, seccion_ayuda]
-    )
+    # ============= CONECTAR EVENTOS =============
     
-    btn_menu_ayuda.click(
-        fn=lambda: (gr.update(visible=False), gr.update(visible=False), gr.update(visible=False), 
-                    gr.update(visible=False), gr.update(visible=True)),
-        outputs=[seccion_extraccion, seccion_asistente, seccion_analisis, seccion_traduccion, seccion_ayuda]
-    )
     # Extracción automática
     def procesar_con_loading(pdf_file):
         if pdf_file is None:
@@ -2202,23 +1758,22 @@ with gr.Blocks(title="DeepBill ~ Extractor Inteligente") as demo:
         
         yield ("🔄 El asistente está analizando tu pregunta...", None, None, "", gr.update(visible=True))
         time.sleep(0.3)
+        respuesta, audio, transcripcion, emocion, confianza = asistente_ia_factura(texto, pregunta)
         
-        try:
-            respuesta, audio, transcripcion, emocion, confianza = asistente_ia_factura(texto, pregunta)
-            
-            emotion_map = {
-                "joy": ("😊", "#4CAF50", "Alegría"),
-                "excitement": ("🎉", "#FF9800", "Emoción"),
-                "anger": ("😠", "#F44336", "Enfado"),
-                "sadness": ("😢", "#2196F3", "Tristeza"),
-                "fear": ("😰", "#9C27B0", "Miedo"),
-                "surprise": ("😮", "#FF5722", "Sorpresa"),
-                "neutral": ("😐", "#607D8B", "Neutral")
-            }
-            
-            emoji, color, nombre = emotion_map.get(emocion, ("😐", "#607D8B", "Neutral"))
-            
-            emocion_info = f"""
+        # Mapeo de emociones a emojis y colores
+        emotion_map = {
+            "joy": ("😊", "#4CAF50", "Alegría"),
+            "excitement": ("🎉", "#FF9800", "Emoción"),
+            "anger": ("😠", "#F44336", "Enfado"),
+            "sadness": ("😢", "#2196F3", "Tristeza"),
+            "fear": ("😰", "#9C27B0", "Miedo"),
+            "surprise": ("😮", "#FF5722", "Sorpresa"),
+            "neutral": ("😐", "#607D8B", "Neutral")
+        }
+        
+        emoji, color, nombre = emotion_map.get(emocion, ("😐", "#607D8B", "Neutral"))
+        
+        emocion_info = f"""
 ### 🎭 Análisis Emocional
 
 <div style="background: linear-gradient(135deg, {color}22 0%, {color}44 100%); padding: 15px; border-radius: 10px; border-left: 4px solid {color};">
@@ -2230,21 +1785,8 @@ with gr.Blocks(title="DeepBill ~ Extractor Inteligente") as demo:
     </p>
 </div>
 """
-            
-            audio_final = audio if (audio and os.path.exists(audio) and os.path.getsize(audio) > 100) else None
-            
-            if audio_final:
-                print(f"✅ Audio disponible: {audio_final}")
-            else:
-                print("⚠️ Audio no disponible")
-                emocion_info += "\n\n⚠️ *El audio no pudo generarse, pero la respuesta está en texto.*"
-            
-            yield (respuesta, audio_final, transcripcion, emocion_info, gr.update(visible=False))
-            
-        except Exception as e:
-            error_msg = f"❌ Error: {str(e)[:200]}"
-            print(f"Error completo: {str(e)}")
-            yield (error_msg, None, None, "", gr.update(visible=False))
+        
+        yield (respuesta, audio, transcripcion, emocion_info, gr.update(visible=False))
     
     btn_consulta_ia.click(
         fn=consultar_ia_con_loading,