Update app.py

app.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-import os
+ import os
 import re
 import time
 import sys
@@ -59,12 +59,6 @@ def predict(prompt, language, reference_audio):
         top_k = config.model_args.get("top_k", 50)
         top_p = config.model_args.get("top_p", 0.85)
 
-        # Parámetros agregados
-        num_gpt_outputs = config.model_args.get("num_gpt_outputs", 32)
-        gpt_cond_len = config.model_args.get("gpt_cond_len", 24)
-        gpt_cond_chunk_len = config.model_args.get("gpt_cond_chunk_len", 4)
-        max_ref_len = config.model_args.get("max_ref_len", 10)
-
         gpt_cond_latent, speaker_embedding = model.get_conditioning_latents(
             audio_path=reference_audio
         )
@@ -80,17 +74,14 @@ def predict(prompt, language, reference_audio):
             length_penalty=length_penalty,
             repetition_penalty=repetition_penalty,
             top_k=top_k,
-            top_p=top_p,
-            num_gpt_outputs=num_gpt_outputs,       # Número de muestras del modelo
-            gpt_cond_len=gpt_cond_len,             # Longitud del condicionamiento
-            gpt_cond_chunk_len=gpt_cond_chunk_len, # Tamaño del fragmento de audio
-            max_ref_len=max_ref_len                # Máximo de segundos para condicionamiento
+            top_p=top_p
         )
 
         inference_time = time.time() - start_time
         
         output_path = "pedro_labattaglia_TTS.wav"
         # Guardar el audio directamente desde el output del modelo
+        import scipy.io.wavfile as wavfile
         wavfile.write(output_path, config.audio["output_sample_rate"], out["wav"])
 
         audio_length = len(out["wav"]) / config.audio["output_sample_rate"]  # duración del audio en segundos
@@ -159,6 +150,7 @@ with gr.Blocks(theme=theme) as demo:
             generated_audio = gr.Audio(label="Audio generado", interactive=False)
             metrics_output = gr.Textbox(label="Métricas", value="Tiempo de generación: -- segundos\nFactor de tiempo real: --")
 
+
     # Configuración del botón para generar voz
     generate_button.click(
         predict,
@@ -178,4 +170,4 @@ demo.css = """
 """
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(auth=[("Pedro Labattaglia", "PL2024"), ("Invitado", "PLTTS2024")])
+    demo.launch(auth=[("Pedro Labattaglia", "PL2024"), ("Invitado", "PLTTS2024")])