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@@ -28,17 +28,20 @@ Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-
 
 # Descripción de los modelos, clasificación y limitaciones:
 
-Modelos utilizados.
-- Whisper: 
-  *Descripción: Modelo de transcripción de audio desarrollado por OpenAI. Tiene como objetivo pasar audios a texto. Basado en Transformer y entrenado con un conjunto grande de datos de muchos idiomas distintos, lo que permite tareas relacionadas con el ASR.
+## Modelos utilizados.
+### Whisper: 
+  Descripción: Modelo de transcripción de audio desarrollado por OpenAI. Tiene como objetivo pasar audios a texto. Basado en Transformer y entrenado con un conjunto grande de datos de muchos idiomas distintos, lo que permite tareas relacionadas con el ASR.
   
-  ## Clasificacion: 
+   Clasificacion: 
     Tipo de tarea -> ASR
+    
     Modelo preentrenado -> preentrenado en datos multilingües y ajustable para tareas específicas
+    
     Dominio de uso -> Procesamiento de Lenguaje Natural y Reconocimiento de Voz	
+    
   
 - MBart:
-  ## Descripción: Otro modelo multilingüe basado en Transformer. Útil para la traducción automática y demás tareas de generación de texto en múltiples idiomas. Preentrenado en tareas de reducción de ruido y puede ser ajustado para traducir específicamente entre dos pares de idiomas.
+   Descripción: Otro modelo multilingüe basado en Transformer. Útil para la traducción automática y demás tareas de generación de texto en múltiples idiomas. Preentrenado en tareas de reducción de ruido y puede ser ajustado para traducir específicamente entre dos pares de idiomas.
   
   ### Clasificación:
 
@@ -53,7 +56,7 @@ Modelos utilizados.
 
   
   
-- Sinergia para estos dos modelos:
+### Sinergia para estos dos modelos:
     Tomamos como base que Whisper lo usamos para convertir un archivo de audio a texto en inglés, y MBart toma el texto transcrito, el cual lo traduce a otro idioma seleccionado previamente
   
 - Posibles limitaciones generales: