Use whisper-small and remove source param

app.py

@@ -2,27 +2,26 @@ import gradio as gr
 import torch
 from transformers import pipeline
 
-# 1) Pipeline de Whisper para ES → texto ES
+# 1) Pipeline de Whisper-small para ES → texto ES
 device = 0 if torch.cuda.is_available() else -1
 asr = pipeline(
     "automatic-speech-recognition",
-    model="openai/whisper-medium",
+    model="openai/whisper-small",           # <-- modelo pequeño para CPU
     device=device,
-    generate_kwargs={"task":"transcribe","language":"es"}
+    generate_kwargs={"task": "transcribe", "language": "es"}
 )
 
 # 2) Función de transcripción
 def transcribe(audio_path):
-    result = asr(audio_path)
-    return result["text"]
+    return asr(audio_path)["text"]
 
 # 3) Interfaz Gradio
 demo = gr.Interface(
     fn=transcribe,
-    inputs=gr.Audio(source="upload", type="filepath", label="Sube audio (ES)"),
+    inputs=gr.Audio(type="filepath", label="Sube audio (ES)"),  # sin source="upload"
     outputs=gr.Textbox(label="Transcripción"),
     title="Audio→Texto en Español",
-    description="Transcribe audio en español con Whisper"
+    description="Transcribe audio en español con Whisper-small"
 )
 
 if __name__ == "__main__":