Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
 import spaces
-import torch
-from transformers import pipeline
-import os
+from faster_whisper import WhisperModel
 
-# आपका पसंदीदा और सटीक हिंदी मॉडल
-#MODEL_ID = "collabora/faster-whisper-large-v2-hindi"
+# कोलाब वाला ही मॉडल आईडी
 MODEL_ID = "collabora/faster-whisper-large-v2-hindi"
+
 @spaces.GPU(duration=120)
 def transcribe_hindi(audio):
     if audio is None:
         return "कृपया ऑडियो प्रदान करें।", None
     
-    # Standard Transformers Pipeline - ZeroGPU के CUDA ड्राइवर के साथ 100% अनुकूल
-    pipe = pipeline(
-        "automatic-speech-recognition",
-        model=MODEL_ID,
-        torch_dtype=torch.float16,
-        device="cuda",
-        chunk_length_s=30,
-        batch_size=8
-    )
+    # हगिंग फेस के नए CUDA ड्राइवर के लिए compute_type="float16" अनिवार्य है
+    model = WhisperModel(MODEL_ID, device="cuda", compute_type="float16")
     
-    # ट्रांसक्रिप्शन जनरेट करें
-    result = pipe(audio, generate_kwargs={"language": "hindi"})
-    text_output = result["text"].strip()
+    # व्हिस्पर लार्ज मॉडल के लिए चंकिंग बैकएंड में खुद होती है
+    segments, info = model.transcribe(audio, language="hi", beam_size=5)
+    full_text = "".join([segment.text for segment in segments])
     
     # डाउनलोड के लिए .txt फ़ाइल बनाना
     file_path = "transcription.txt"
     with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
-        f.write(text_output)
+        f.write(full_text.strip())
         
-    return text_output, file_path
+    return full_text.strip(), file_path
 
 custom_css = """
 footer {visibility: hidden}
@@ -40,7 +31,7 @@ footer {visibility: hidden}
 """
 
 with gr.Blocks(title="IndicWhisper Collabora GPU") as demo:
-    gr.HTML("<div id='header'><h1>🎙️ Hindi Whisper (Collabora v2 - ZeroGPU)</h1></div>")
+    gr.HTML("<div id='header'><h1>🎙️ Hindi Whisper (Collabora - faster_whisper)</h1></div>")
     
     with gr.Row():
         with gr.Column():
@@ -57,7 +48,6 @@ with gr.Blocks(title="IndicWhisper Collabora GPU") as demo:
                 lines=10, 
                 placeholder="आपका टेक्स्ट यहाँ दिखाई देगा..."
             )
-            # डाउनलोड लिंक के लिए Gradio का File कंपोनेंट
             download_file = gr.File(
                 label="टैक्स्ट फ़ाइल डाउनलोड करें",
                 visible=True
@@ -65,7 +55,7 @@ with gr.Blocks(title="IndicWhisper Collabora GPU") as demo:
             
     gr.Markdown("""
     ---
-    **सुझाव:** यहाँ से प्राप्त आउटपुट को कॉपी करें या फ़ाइल डाउनलोड करके अपने **Gemini Gem** में पेस्ट करें ताकि **पञ्चमाक्षर नियमों** (ङ्, ञ्, ण्, न्, म्) के अनुसार शुद्धिकरण किया जा सके।
+    **सुझाव:** यहाँ से प्राप्त आउटपुट को कॉपी करें और अपने **Gemini Gem** में पेस्ट करें ताकि **पञ्चमाक्षर नियमों** (ङ्, ञ्, ण्, न्, म्) के अनुसार शुद्धिकरण किया जा सके।
     """)
 
     submit_btn.click(