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app4.py

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-import streamlit as st
-import requests
 import os
+import gradio as gr
+from huggingface_hub import InferenceClient
 from dotenv import load_dotenv
 
+# Cargar variables de entorno
 load_dotenv()
 
-HF_TOKEN = os.getenv("TOKEN")
-if HF_TOKEN is None:
-    st.error("❌ La variable TOKEN no está definida en .env")
-    st.stop()
+TOKEN = os.getenv("TOKEN")
+if TOKEN is None:
+    raise ValueError("❌ No se encontró la variable HF_TOKEN en el .env")
 
-API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/facebook/mms-tts-eng"
-headers = {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"}
+# Inicializar cliente de inferencia con Fal-AI
+client = InferenceClient(provider="fal-ai", api_key=TOKEN)
 
-def text_to_speech(text):
-    payload = {"inputs": text}
-    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
-    return response.content  # devuelve WAV
-
-st.title("Texto a Voz Accesible (Inference Provider)")
-st.write("Convierte texto en audio para ayudar a personas con discapacidad visual.")
-
-texto = st.text_area("Escribe el texto para convertir")
-
-if st.button("Generar audio"):
+def generar_audio(texto):
     if not texto.strip():
-        st.warning("Por favor, escribe algo.")
-    else:
-        audio_bytes = text_to_speech(texto)
-
-        st.audio(audio_bytes, format="audio/wav")
-
-        st.download_button(
-            "Descargar WAV",
-            audio_bytes,
-            file_name="audio.wav",
-            mime="audio/wav"
-        )
+        return None
+    # Llamada a la API
+    audio_bytes = client.text_to_speech(texto, model="hexgrad/Kokoro-82M")
+    
+    # Guardar temporalmente para que Gradio lo reproduzca
+    filename = "voz_generada.wav"
+    with open(filename, "wb") as f:
+        f.write(audio_bytes)
+    return filename
+
+# Interfaz Gradio
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# 🗣️ Texto a Voz con Kokoro-82M")
+    gr.Markdown("Escribe un texto y escucha el audio generado usando Inference Provider Fal-AI.")
+    
+    texto = gr.Textbox(label="Escribe tu texto aquí", lines=4)
+    boton = gr.Button("Generar Audio")
+    audio_output = gr.Audio(label="Resultado", type="filepath")
+    
+    boton.click(fn=generar_audio, inputs=texto, outputs=audio_output)
+
+demo.launch()