Update app.py

app.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 import os
 import replicate
 import gradio as gr
+from pydub import AudioSegment
 
 # Asegúrate de que REPLICATE_API_TOKEN esté configurado en las variables de entorno
 replicate_token = os.getenv("REPLICATE_API_TOKEN")
@@ -8,25 +9,60 @@ replicate_token = os.getenv("REPLICATE_API_TOKEN")
 if not replicate_token:
     raise ValueError("No se ha encontrado el token de API de Replicate.")
 
+# Función para dividir el archivo de audio en segmentos de duración definida (en milisegundos)
+def dividir_audio(audio_path, segment_duration_ms=60000):
+    audio = AudioSegment.from_file(audio_path)
+    audio_length = len(audio)
+    segments = []
+
+    # Divide el audio en fragmentos
+    for i in range(0, audio_length, segment_duration_ms):
+        segment = audio[i:i+segment_duration_ms]
+        segment_path = f"segment_{i // 1000}.wav"
+        segment.export(segment_path, format="wav")  # Exporta el fragmento como un archivo WAV
+        segments.append(segment_path)
+    
+    return segments
+
 # Función para transcribir el audio
 def transcribe_audio(audio_file):
-    with open(audio_file, "rb") as audio:
-        output = replicate.run(
-            "vaibhavs10/incredibly-fast-whisper:3ab86df6c8f54c11309d4d1f930ac292bad43ace52d10c80d87eb258b3c9f79c",
-            input={
-                "task": "transcribe",
-                "audio": audio,  # El archivo de audio cargado en Gradio
-                "language": "None",  # Detecta automáticamente el idioma
-                "timestamp": "chunk",  # Incluye marcas de tiempo
-                "batch_size": 64,
-                "diarise_audio": False
-            }
-        )
-    return output['text']  # Devuelve solo el texto transcrito
+    # Cargar el archivo de audio completo
+    audio = AudioSegment.from_file(audio_file)
+    audio_duration_minutes = len(audio) / (1000 * 60)  # Duración en minutos
+
+    # Si el audio dura más de 10 minutos, dividirlo en segmentos de 1 minuto
+    if audio_duration_minutes > 10:
+        segments = dividir_audio(audio_file, segment_duration_ms=60000)
+    else:
+        segments = [audio_file]  # Si es menor de 10 minutos, no dividir
+
+    # Almacenar todas las transcripciones
+    all_transcriptions = []
+
+    # Procesar cada segmento individualmente
+    for segment_path in segments:
+        with open(segment_path, "rb") as audio:
+            output = replicate.run(
+                "vaibhavs10/incredibly-fast-whisper:3ab86df6c8f54c11309d4d1f930ac292bad43ace52d10c80d87eb258b3c9f79c",
+                input={
+                    "task": "transcribe",
+                    "audio": audio,  # El archivo de audio cargado en Gradio
+                    "language": "None",  # Detecta automáticamente el idioma
+                    "timestamp": "chunk",  # Incluye marcas de tiempo
+                    "batch_size": 64,
+                    "diarise_audio": False
+                }
+            )
+            # Almacenar la transcripción del segmento
+            all_transcriptions.append(output['text'])
+    
+    # Combina todas las transcripciones en una sola cadena
+    full_transcription = "\n".join(all_transcriptions)
+    return full_transcription  # Devuelve la transcripción completa
 
 # Crea la interfaz de Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("")
+    gr.Markdown("# Transcripción de Audio usando Whisper")
     audio_input = gr.Audio(type="filepath", label="Sube tu archivo de audio")
     output_text = gr.Textbox(label="Transcripción")