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@@ -2,56 +2,53 @@ import gradio as gr
 import whisper
 from transformers import MBartForConditionalGeneration, MBart50TokenizerFast
 
-# Cargar modelo Whisper y modelo de traducción MBart
-whisper_models = {
-    "tiny.en": whisper.load_model("tiny.en"),
-    "base.en": whisper.load_model("base.en"),
-    "small.en": whisper.load_model("small.en"),
-    "medium.en": whisper.load_model("medium.en"),
-}
-
-translation_model = MBartForConditionalGeneration.from_pretrained("SnypzZz/Llama2-13b-Language-translate")
-translation_tokenizer = MBart50TokenizerFast.from_pretrained("SnypzZz/Llama2-13b-Language-translate", src_lang="en_XX")
-
-# Función para transcribir el audio
-def whisper_transcript(model_size, audio_file):
-    loaded_model = whisper_models[model_size]
-    transcript = loaded_model.transcribe(audio_file, language="english")
-    return transcript["text"]
+# función para transcribir el audio
+
+model = MBartForConditionalGeneration.from_pretrained("SnypzZz/Llama2-13b-Language-translate")
+tokenizer = MBart50TokenizerFast.from_pretrained("SnypzZz/Llama2-13b-Language-translate", src_lang="en_XX")
+
+dropdown = gr.Dropdown(["de_DE", "es_XX", "fr_XX", "sv_SE", "ru_RU"], label="Choose Output Language")
 
-# Función para traducir el texto
-def translate_text(input_text, language_code):
-    model_inputs = translation_tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
-    generated_tokens = translation_model.generate(
+def execute(input, dropdown_value):
+    model_inputs = tokenizer(input, return_tensors="pt")
+    generated_tokens = model.generate(
         **model_inputs,
-        forced_bos_token_id=translation_tokenizer.lang_code_to_id[language_code]
+        forced_bos_token_id=tokenizer.lang_code_to_id[dropdown_value]
     )
-    output = translation_tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)[0]
-    return output.strip()
-
-# Interfaz de Gradio combinada
-with gr.Blocks(theme="Nymbo/Nymbo_Theme") as demo:
-    gr.Markdown("# Transcribe y Traduce Audios")
-    gr.Markdown("**Cómo usar**: Selecciona un modelo de transcripción, graba o sube un audio en inglés y clica en transcribir. Luego, elige un idioma y traduce el texto.")
-
-    # Selección de modelo y entrada de audio
-    model_selector = gr.Dropdown(
-        label="Selecciona el modelo Whisper",
-        choices=["tiny.en", "base.en", "small.en", "medium.en"],
-        value="base.en",
-    )
-    audio_input = gr.Audio(label="Sube o graba el audio", source=["upload", "microphone"], type="filepath")
-    
-    # Botón para ejecutar transcripción
-    transcript_output = gr.Textbox(label="Texto transcrito (inglés)")
-    transcribe_button = gr.Button("Transcribir Audio")
-    transcribe_button.click(whisper_transcript, inputs=[model_selector, audio_input], outputs=transcript_output)
+    output = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)[0]
+    output = output.strip("[]' ") 
+    return output
+
+def whisper_transcript(model_size, audio_file):
     
-    # Selección de idioma de traducción y botón de traducción
-    language_selector = gr.Dropdown(["de_DE", "es_XX", "fr_XX", "sv_SE", "ru_RU"], label="Elige el idioma de salida")
-    translation_output = gr.Textbox(label="Texto traducido")
-    translate_button = gr.Button("Traducir Texto")
-    translate_button.click(translate_text, inputs=[transcript_output, language_selector], outputs=translation_output)
-
-# Lanzar la interfaz de Gradio
-demo.launch()
+    source = audio_file
+    loaded_model = whisper.load_model(model_size)
+    transcript = loaded_model.transcribe(source, language="english")
+
+    return transcript["text"]
+
+
+# interfaz gradio
+gradio_ui = gr.Interface(
+    fn=whisper_transcript,
+    theme="Nymbo/Nymbo_Theme",
+    title="Transcribir audios en inglés a texto",
+    description="**Cómo usar**: Elegir uno de los 4 modelos, subir un audio o grabarlo y clicar el botón de Submit.",
+    article="**Nota**: Exclusivo para audios en inglés.",
+    inputs=[
+        gr.Dropdown(
+            label="Select Model",
+            choices=[
+                "tiny.en",
+                "base.en",
+                "small.en",
+                "medium.en",
+            ],
+            value="base",
+        ),
+        gr.Audio(label="Upload Audio File", sources=["upload", "microphone"], type="filepath"),
+    ],
+    outputs=gr.Textbox(label="Whisper Transcript"),
+)
+
+gradio_ui.queue().launch()