Update app.py

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@@ -24,14 +24,18 @@ import numpy as np
 # Charger le modèle pré-entraîné
 model = EncoderASR.from_hparams("speechbrain/asr-wav2vec2-dvoice-wolof")
 
-# Définir la fonction de transcription
+# # Définir la fonction de transcription
+# def transcribe(audio):
+#     sr, y = audio
+#     y = y.astype(np.float32)
+#     y /= np.max(np.abs(y))
+
+#     # Utiliser le modèle pour transcrire l'audio
+#     return model.transcribe({"sampling_rate": sr, "raw": y})["text"]
+
 def transcribe(audio):
-    sr, y = audio
-    y = y.astype(np.float32)
-    y /= np.max(np.abs(y))
+  return model.transcribe_file(audio.name)
 
-    # Utiliser le modèle pour transcrire l'audio
-    return model.transcribe({"sampling_rate": sr, "raw": y})["text"]
 
 # Créer l'interface Gradio avec le microphone et le téléchargement de fichier comme options d'entrée
 asrdemo = gr.Interface(