Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
 import spaces
-from faster_whisper import WhisperModel
+import torch
+from transformers import pipeline
+import os
 
-# कोलाब वाला ही मॉडल आईडी
-MODEL_ID = "collabora/faster-whisper-large-v2-hindi"
+# कोलाब वाले मॉडल का मूल आधिकारिक PyTorch वर्शन (Transformers के लिए)
+MODEL_ID = "collabora/whisper-large-v2-hindi"
 
 @spaces.GPU(duration=120)
 def transcribe_hindi(audio):
     if audio is None:
         return "कृपया ऑडियो प्रदान करें।", None
     
-    # हगिंग फेस के नए CUDA ड्राइवर के लिए compute_type="float16" अनिवार्य है
-    model = WhisperModel(MODEL_ID, device="cuda", compute_type="float16")
+    # आधिकारिक Transformers Pipeline - जो ZeroGPU के नए CUDA ड्राइवर पर 100% सटीक चलती है
+    pipe = pipeline(
+        "automatic-speech-recognition",
+        model=MODEL_ID,
+        torch_dtype=torch.float16,
+        device="cuda",
+        chunk_length_s=30,  # बड़े ऑडियो को पृष्ठभूमि में 30-30 सेकंड के टुकड़ों में बांटेगा
+        batch_size=8        # GPU की समानांतर क्षमता का उपयोग करके प्रोसेसिंग को सुपरफ़ास्ट बनाएगा
+    )
     
-    # 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])
+    # ट्रांसक्रिप्शन जनरेट करें (विशेष रूप से हिंदी निर्देश के साथ)
+    result = pipe(audio, generate_kwargs={"language": "hindi"})
+    text_output = result["text"].strip()
     
-    # डाउनलोड के लिए .txt फ़ाइल बनाना
+    # डाउनलोड के लिए .txt फ़ाइल का निर्माण
     file_path = "transcription.txt"
     with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
-        f.write(full_text.strip())
+        f.write(text_output)
         
-    return full_text.strip(), file_path
+    return text_output, file_path
 
 custom_css = """
 footer {visibility: hidden}
@@ -31,7 +40,7 @@ footer {visibility: hidden}
 """
 
 with gr.Blocks(title="IndicWhisper Collabora GPU") as demo:
-    gr.HTML("<div id='header'><h1>🎙️ Hindi Whisper (Collabora - faster_whisper)</h1></div>")
+    gr.HTML("<div id='header'><h1>🎙️ Hindi Whisper (Collabora Pipeline - ZeroGPU)</h1></div>")
     
     with gr.Row():
         with gr.Column():
@@ -48,6 +57,7 @@ with gr.Blocks(title="IndicWhisper Collabora GPU") as demo:
                 lines=10, 
                 placeholder="आपका टेक्स्ट यहाँ दिखाई देगा..."
             )
+            # फ़ाइल डाउनलोड करने के लिए Gradio का आधिकारिक कंपोनेंट
             download_file = gr.File(
                 label="टैक्स्ट फ़ाइल डाउनलोड करें",
                 visible=True
@@ -55,7 +65,7 @@ with gr.Blocks(title="IndicWhisper Collabora GPU") as demo:
             
     gr.Markdown("""
     ---
-    **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।
+    **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।
     """)
 
     submit_btn.click(