[refactor] README.md のリンク更新と app.py への機能追加

プロジェクトのドキュメントとコードの重要な更新を行いました。具体的な変更内容は以下の通りです：

### README.md のリンク変更
- Hugging Face Spaces のリンクを更新しました。`Sunwood-ai-labs/KotobaTranscriber` から `MakiAi/KotobaTranscriber` への変更を行い、最新のプロジェクトホスト先に対応しました。
- このリンク変更により、利用者が最新のデモページにアクセスできるようになります。

### app.py の機能強化
- `spaces` モジュールをインポートし、新たに `@spaces.GPU(duration=120)` デコレータを追加しました。これにより、GPU リソースの利用時間を指定し、効率的なリソース管理が可能になります。
- `transcribe` 関数が GPU を使用してより高速に動作するようになり、音声認識のパフォーマンスが向上します。

これらの変更により、プロジェクトのアクセス性が向上し、バックエンドの処理効率も改善されました。

README.md

@@ -14,7 +14,7 @@ pinned: false
 <br>
 <h1 align="center">KotobaTranscriber
 
-[![Hugging Face Spaces](https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Spaces-blue)](https://huggingface.co/spaces/Sunwood-ai-labs/KotobaTranscriber)
+[![Hugging Face Spaces](https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Spaces-blue)](https://huggingface.co/spaces/MakiAi/KotobaTranscriber)
 [![KotobaTranscriber - Sunwood-ai-labs](https://img.shields.io/static/v1?label=KotobaTranscriber&message=Sunwood-ai-labs&color=blue&logo=github)](https://github.com/KotobaTranscriber/Sunwood-ai-labs "Go to GitHub repo")
 [![stars - Sunwood-ai-labs](https://img.shields.io/github/stars/KotobaTranscriber/Sunwood-ai-labs?style=social)](https://github.com/KotobaTranscriber/Sunwood-ai-labs)
 [![forks - Sunwood-ai-labs](https://img.shields.io/github/forks/KotobaTranscriber/Sunwood-ai-labs?style=social)](https://github.com/KotobaTranscriber/Sunwood-ai-labs)
@@ -42,7 +42,7 @@ KotobaTranscriber は、日本語音声をテキストに変換するための
 
 KotobaTranscriber のデモアプリケーションを Hugging Face Spaces で公開しています。ぜひ、実際に体験してみてください。
 
-[![Hugging Face Spaces](https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Spaces-blue)](https://huggingface.co/spaces/Sunwood-ai-labs/KotobaTranscriber)
+[![Hugging Face Spaces](https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Spaces-blue)](https://huggingface.co/spaces/MakiAi/KotobaTranscriber)
 
 ## Getting Started
 

app.py

@@ -1,3 +1,4 @@
+import spaces
 import gradio as gr
 import torch
 from transformers import pipeline
@@ -19,6 +20,7 @@ pipe = pipeline(
     model_kwargs=model_kwargs
 )
 
+@spaces.GPU(duration=120)
 # 文字起こし関数
 def transcribe(audio_file):
     # 音声の読み込み