Update app.py

app.py

@@ -6,6 +6,7 @@ import noisereduce as nr
 import torch
 from torchaudio.pipelines import WAV2VEC2_ASR_BASE_960H
 from datetime import timedelta
+import os
 
 # Cargar el modelo de transcripción de voz
 bundle = WAV2VEC2_ASR_BASE_960H
@@ -63,23 +64,28 @@ def format_as_srt(transcription):
     return ''.join(srt_output)
 
 def process_audio(file):
-    # Asegurarse de que el archivo de audio está siendo tratado correctamente
-    # El archivo puede venir como una tupla (ruta, tipo) o como un solo archivo
-    audio_file_path = file[0] if isinstance(file, tuple) else file
-    
-    # Comprobar si audio_file_path es realmente una cadena
-    if not isinstance(audio_file_path, str):
+    # Verificar que el archivo de audio es válido
+    if isinstance(file, tuple):
+        audio_file_path = file[0]
+    elif isinstance(file, str):
+        audio_file_path = file
+    else:
         raise ValueError("El archivo de audio no es una cadena válida.")
-    
+
+    # Verificar si el archivo existe
+    if not os.path.exists(audio_file_path):
+        raise ValueError(f"El archivo {audio_file_path} no existe o no es accesible.")
+
     # Transcribir el audio y generar subtítulos
     transcription = transcribe_audio(audio_file_path)
     srt_content = format_as_srt(transcription)
 
     # Guardar el contenido SRT en un archivo
-    with open('subtitles.srt', 'w') as f:
+    srt_filename = 'subtitles.srt'
+    with open(srt_filename, 'w') as f:
         f.write(srt_content)
 
-    return transcription, 'subtitles.srt'
+    return transcription, srt_filename
 
 
 # Crear la interfaz Gradio
@@ -91,4 +97,4 @@ iface = gr.Interface(
     description="Graba tu voz y obtén la transcripción junto con un archivo SRT de subtítulos.",
 )
 
-iface.launch()
+iface.launch(share=True)