Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
 import os
 import asyncio
-import torch
-from transformers import pipeline
-from pydub import AudioSegment
-import io
+from conver import ConversationConfig, URLToAudioConverter
+from dotenv import load_dotenv
 
-# Configuración del modelo local (CPU)
-pipe = pipeline(
-    "text-generation", 
-    model="OpenAssistant/llama2-7b-orca-8k-3319", 
-    device="cpu",
-    torch_dtype=torch.float32
-)
+load_dotenv()
 
-# TTS básico (simulado - reemplázalo con Silero/Coqui si prefieres)
-def text_to_speech(text, language="es"):
-    # Mock: Guarda un audio vacío (implementa TTS real aquí)
-    audio_path = "output.mp3"
-    AudioSegment.silent(duration=1000).export(audio_path, format="mp3")
-    return audio_path
+def synthesize_sync(article_url, text_input):
+    return asyncio.run(synthesize(article_url, text_input))
 
-async def synthesize(text_url, text_input, language="es"):
-    # Usa el texto directo o extrae de la URL
-    text = text_input if text_input else await fetch_text(text_url)
-    
-    if not text:
-        return "Error: No hay texto para procesar", None
-
-    # Genera diálogo en el idioma del texto
-    prompt = f"Convierte esto en un diálogo de podcast (en {language}): {text}"
-    output = pipe(prompt, max_length=1000)
-    conversation = output[0]["generated_text"]
-    
-    # Convierte a audio (simulado)
-    audio_path = text_to_speech(conversation, language)
-    return conversation, audio_path
+async def synthesize(article_url, text_input):
+    # Si hay texto manual, úsalo; si no, usa la URL
+    input_text = text_input if text_input else article_url
+    if not input_text:
+        return "Ingresa una URL o texto", None
 
-def synthesize_sync(text_url, text_input, language):
-    return asyncio.run(synthesize(text_url, text_input, language))
+    try:
+        config = ConversationConfig()
+        converter = URLToAudioConverter(config, llm_api_key=os.environ.get("TOGETHER_API_KEY"))
+        
+        output_file, conversation = await converter.url_to_audio(
+            input_text, 
+            "es-ES-AlvaroNeural",  # Voz en español
+            "es-ES-ElviraNeural"   # Segunda voz en español
+        )
+        return conversation, output_file
+    except Exception as e:
+        return f"Error: {str(e)}", None
 
-# Interfaz
 with gr.Blocks(theme='gstaff/sketch') as demo:
-    gr.Markdown("# 🎙 Convertir Texto/URL en Podcast")
-    gr.Markdown("### Soporta español/otros idiomas (sin GPU/API)")
-    
+    gr.Markdown("# Convertir Artículo/Texto en Podcast")
     with gr.Group():
         text_url = gr.Textbox(label="URL del artículo (opcional)", placeholder="Ej: https://example.com")
-        text_input = gr.Textbox(label="O pega el texto aquí", lines=5, placeholder="Hola, esto es un ejemplo...")
-        language = gr.Dropdown(
-            label="Idioma", 
-            choices=["es", "en", "fr", "de"], 
-            value="es"
-        )
-        btn = gr.Button("Generar Podcast", variant="primary")
+        text_input = gr.Textbox(label="O pega el texto aquí", lines=5, placeholder="Texto en español...")
+        btn = gr.Button("Podcastify", variant="primary")
     
     with gr.Row():
-        conv_display = gr.Textbox(label="Conversación generada", interactive=False)
-        aud = gr.Audio(label="Podcast", interactive=False)
+        conv_display = gr.Textbox(label="Conversación", interactive=False, lines=10)
+        aud = gr.Audio(label="Podcast generado", interactive=False)
     
     btn.click(
         synthesize_sync,
-        inputs=[text_url, text_input, language],
+        inputs=[text_url, text_input],
         outputs=[conv_display, aud]
     )
 
-demo.launch()
+demo.queue().launch()