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+from transformers import BlenderbotTokenizer, BlenderbotForConditionalGeneration, pipeline
+import gradio as gr
+from textblob import TextBlob as tb
+
+mname = "facebook/blenderbot-400M-distill"
+model = BlenderbotForConditionalGeneration.from_pretrained(mname)
+tokenizer = BlenderbotTokenizer.from_pretrained(mname)
+p = pipeline("automatic-speech-recognition", model = "facebook/wav2vec2-large-xlsr-53-spanish")
+
+
+def transcribe(audio): # Desde un mensaje de voz en español
+
+    mensaje_voz = p(audio)["text"]
+    blob = tb(mensaje_voz)
+    MESSAGE = str(blob.translate(from_lang='es', to='en')) # Traduce el mensaje al inglés
+
+    inputs = tokenizer(MESSAGE, return_tensors="pt") # Tokeniza el mensaje traducido
+    reply_ids = model.generate(**inputs)
+
+    response = tokenizer.batch_decode(reply_ids)[0] # Genera la respuesta (en inglés)
+
+    blob_2 = tb(response)
+    respuesta = str(blob_2.translate(from_lang='en', to='es'))[4:-5] # Traduce la respuesta al español
+    
+    return respuesta
+
+
+gr.Interface(
+    fn=transcribe, 
+    inputs=[
+        gr.Audio(source="microphone", type="filepath")
+    ],
+    outputs=[
+        "textbox",
+    ],
+    live=True,).launch(share=True)