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@@ -33,9 +33,9 @@ Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-
 
 ## 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.
+   **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*: 
+   **Clasificación**: 
    
     Tipo de tarea -> ASR
     
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 ### 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*:
+   **Clasificación**:
    
     Tipo de tarea -> Traducción automática y generación de texto
 
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     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