Update app.py

app.py

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+
 import os
 import io
 import gradio as gr
 import subprocess
+import wave
 from google.cloud import speech
 from google.api_core.client_options import ClientOptions
 
@@ -15,12 +17,17 @@ except KeyError:
 client_options = ClientOptions(api_key=API_KEY)
 client = speech.SpeechClient(client_options=client_options)
 
+def get_sample_rate(file_path):
+    """Obtiene la tasa de muestreo (sample rate) de un archivo de audio."""
+    with wave.open(file_path, "rb") as wf:
+        return wf.getframerate()
+
 def convert_to_wav(input_file):
-    """Convierte archivos de audio a formato WAV LINEAR16 si es necesario."""
+    """Convierte archivos de audio a WAV LINEAR16 con la tasa de muestreo correcta."""
     output_file = input_file + ".wav"
     command = [
         "ffmpeg", "-y", "-i", input_file,
-        "-acodec", "pcm_s16le", "-ar", "44100", "-ac", "1", output_file
+        "-acodec", "pcm_s16le", "-ar", "48000", "-ac", "1", output_file  # 48000 Hz para evitar el error
     ]
     subprocess.run(command, stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.DEVNULL)
     return output_file
@@ -34,10 +41,17 @@ def transcribe(audio_file=None):
     if not audio_file.endswith(".wav"):
         audio_file = convert_to_wav(audio_file)
 
+    # Verificar el tamaño del archivo (máximo 10MB)
+    if os.path.getsize(audio_file) > 10 * 1024 * 1024:
+        return "Error: El archivo de audio supera los 10MB. Usa un archivo más pequeño.", ""
+
+    # Obtener la tasa de muestreo real del archivo convertido
+    sample_rate = get_sample_rate(audio_file)
+
     # Configuración de la solicitud
     config = speech.RecognitionConfig(
         encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
-        sample_rate_hertz=44100,
+        sample_rate_hertz=sample_rate,  # Usamos la tasa de muestreo detectada automáticamente
         audio_channel_count=1,
         language_code="es-AR",
     )