Update app.py

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@@ -20,9 +20,6 @@ from autocorrect import Speller #Para los errores ortográficos
 spell = Speller(lang='es')
 from jiwer import wer #Para la métrica
 
-# Cargamos el learner
-learn = load_learner('export.pkl')
-
 # Definimos las funciones necesarias
 
 def cargarAudio(video, i):
@@ -167,30 +164,17 @@ def unir(texto):
 
 # Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las transcripciones
 
-def transcripcion(video, texto, device, model, i):
-    cont = cargarAudio(video, i)
-    trans = transcribir(cont, model, device)
-    
-    #Calculamos la métrica con el texto sin normalizar
-    metrica = wer(trans, texto)
-    
-    #Normalizamos el texto tanto del modelo como el original
-    norm = normalizar(trans)
-    texto_norm = normalizar(texto)
-    
-    #Pasamos el corrector ortográfico tanto al texto del modelo como al original
-    ort = ortografia(norm)
-    texto_ort = ortografia(texto_norm)
-    
-    #Unimos ambos textos
-    transcri = unir(ort)
-    texto_unido = unir(texto_ort)
+def transcripcion(video, device, model):
+    cont = cargarVideo(video, model)
+    texto = transcribir(cont, model, device)
+    norm = normalizar(texto)
+    orto = ortografia(norm)
+    trans = unir(orto)
+    return trans
     
-    #Calculamos la métrica con el texto normalizado
-    metrica_norm = wer(transcri, texto_unido)
     
-    return metrica, transcri, metrica_norm
+model = 'medium'
    
 # Creamos la interfaz y la lanzamos. 
-gr.Interface(fn=predict, inputs="video", outputs="text").launch(share=False)
+gr.Interface(fn=transcripcion, inputs="video", outputs="text").launch(share=False)