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 import gradio as gr
+from transformers import Wav2Vec2Processor, Wav2Vec2ForCTC, pipeline
 
-gr.load("models/facebook/wav2vec2-large-960h-lv60-self").launch()
+# Cargar el modelo Wav2Vec2 para transcripción de audio
+processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-large-960h-lv60-self")
+model_wav2vec2 = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-large-960h-lv60-self")
+
+# Cargar el modelo BART para generación de texto
+generator = pipeline('text2text-generation', model='facebook/bart-large')
+
+# Función para transcribir audio y evaluar fluidez
+def transcribe_and_evaluate(audio):
+    input_values = processor(audio.read(), return_tensors="pt").input_values
+    logits = model_wav2vec2(input_values).logits
+    transcription = processor.batch_decode(torch.argmax(logits, dim=-1))
+
+    # Evaluar la fluidez del texto generado
+    fluency_score = evaluate_fluency(transcription)
+
+    return transcription, fluency_score
+
+# Función para evaluar la fluidez del texto
+def evaluate_fluency(text):
+    # Puedes implementar métricas más sofisticadas aquí si es necesario
+    fluency_score = len(text.split())  # Ejemplo simple: contar palabras
+    return fluency_score
+
+# Configurar la interfaz de Gradio
+audio_input = gr.inputs.Audio(source="upload", type="file")
+output_text = gr.outputs.Textbox()
+output_fluency = gr.outputs.Textbox()
+
+# Definir la función de Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=transcribe_and_evaluate,
+    inputs=audio_input,
+    outputs=[output_text, output_fluency],
+    title="Transcripción de Audio y Evaluación de Fluidez",
+    description="Carga un archivo de audio y obtén la transcripción junto con el puntaje de fluidez del texto generado."
+)
+
+# Ejecutar la interfaz de Gradio
+iface.launch()