Update app.py

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 import gradio as gr
-import torchaudio
+import torchaudio  
 from audiocraft.models import MusicGen
 from audiocraft.data.audio import audio_write
 import spaces
 import logging
-import os 
+import os
 import uuid
+import tempfile
+
 # Configura o logging
 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
 
-@spaces.GPU(duration=120)
+@spaces.GPU(duration=120)  
 def generate_music(description, melody_audio):
     logging.info("Iniciando a geração de música.")
 
@@ -31,16 +33,23 @@ def generate_music(description, melody_audio):
     else:
         logging.info("Gerando música de forma incondicional.")
         wav = model.generate_unconditional(1)
+        
+    # Gera nome de arquivo único 
     filename = f'{str(uuid.uuid4())}.wav'
-    output_path = os.path.join('./', filename)  # Salva o arquivo no diretório atual
+    
+    # Salva na pasta temporária
+    output_path = tempfile.mktemp(suffix='.wav')  
     logging.info(f"Salvando a música gerada em: {output_path}")
-    audio_write(output_path, wav[0].cpu(), model.sample_rate, strategy="loudness", loudness_compressor=True)
     
-    # Verifica a forma do tensor de áudio e se foi salvo corretamente
+    audio_write(output_path, wav[0].cpu(), model.sample_rate, 
+                strategy="loudness", loudness_compressor=True)
+    
+    # Verifica se o arquivo existe
+    if not os.access(output_path, os.R_OK):
+        raise ValueError(f'Failed to save audio to {output_path}')
+
     logging.info(f"A forma do tensor de áudio gerado: {wav[0].shape}")
     logging.info("Música gerada e salva com sucesso.")
-    if not os.path.exists(output_path):
-        raise ValueError(f'Failed to save audio to {output_path}')
 
     return output_path