app.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Cargar pipeline de transcripción con Whisper base
asr_pipe = pipeline("automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-base", device=-1)

def transcribe(audio):
    result = asr_pipe(audio)
    return result['text']

demo = gr.Interface(
    fn=transcribe,
    inputs=gr.Audio(source="upload", type="filepath", label="Audio en inglés"),
    outputs=gr.Textbox(label="Transcripción en inglés"),
    title="Transcripción automática de voz a texto (Whisper)",
    description="Sube un archivo de audio en inglés (.wav, .mp3, etc.) y obtén la transcripción usando Whisper."
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()