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@@ -12,7 +12,7 @@ pinned: false
 Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
 
 
-# Problema, solución, input y output:
+# Problema, solución, input y output
 
 - *Problema principal*:
 
@@ -28,10 +28,10 @@ Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-
     Output: Una transcripción del audio en texto traducido al idioma seleccionado (español, alemán, ruso o francés).
     Además de responder a la necesidad de superar barreras a nivel de idiomas, también ofrece una experiencia intuitiva.
 
-# Descripción de los modelos, clasificación y limitaciones:
+# Descripción de los modelos, clasificación y limitaciones
 
-## Modelos utilizados.
-### Whisper: 
+## 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.
   
    **Clasificación**: 
@@ -58,7 +58,7 @@ Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-
     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**:
+**Posibles limitaciones generales**
 
   1.La precisión general dependerá tanto de la calidad de la transcripción como de la traducción. A la hora de la traducción, puede llegar errónea por culpa de la transcripción