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+# from speechbrain.inference.ASR import EncoderASR
+# import gradio as gr
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+# model = EncoderASR.from_hparams("speechbrain/asr-wav2vec2-dvoice-wolof")
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+# def transcribe(audio):
+#   return model.transcribe_file(audio.name)
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+# demo = gr.Interface(fn=transcribe, inputs="file", outputs="text", 
+#                    title="Transcription automatique du wolof", 
+#              description="Ce modèle transcrit un fichier audio en wolof en texte en utilisant l'alphabet latin.",              
+#              input_label="Audio en wolof", 
+#              output_label="Transcription alphabet latin"
+#                    )
+
+# demo.launch()
+
+
 from speechbrain.inference.ASR import EncoderASR
 import gradio as gr
 
 model = EncoderASR.from_hparams("speechbrain/asr-wav2vec2-dvoice-wolof")
 
 def transcribe(audio):
-  return model.transcribe_file(audio.name)
+    return model.transcribe_file(audio.name)
 
+def transcribe_microphone(audio):
+    return model.transcribe_array(audio)
 
-demo = gr.Interface(fn=transcribe, inputs="file", outputs="text", 
-                   title="Transcription automatique du wolof", 
-             description="Ce modèle transcrit un fichier audio en wolof en texte en utilisant l'alphabet latin.",              
-             input_label="Audio en wolof", 
-             output_label="Transcription alphabet latin"
-                   )
+demo = gr.Interface(
+    fn=[transcribe, transcribe_microphone], 
+    inputs=["file", gr.inputs.Microphone(audio=False)], 
+    outputs="text", 
+    title="Transcription automatique du wolof", 
+    description="Ce modèle transcrit un fichier audio en wolof en texte en utilisant l'alphabet latin.",
+    input_labels=["Audio en wolof", "Microphone (parlez en wolof)"], 
+    output_label="Transcription alphabet latin"
+)
 
-demo.launch()
+demo.launch()