Update app.py

app.py

@@ -229,13 +229,25 @@ def transcribe_and_diarize(audio_file, num_speakers):
                 print(f"Archivo temporal eliminado: {f}")
             except OSError:
                 pass
-        # Liberar memoria GPU/CPU
-        if 'whisper_model' in globals():
-            del whisper_model
-        if 'embedding_model' in globals():
-            del embedding_model
+        # Liberar memoria GPU/CPU (manera más segura)
+        import sys
+        if 'whisper_model' in sys.modules.get(__name__, {}).__dict__:
+            try:
+                del sys.modules[__name__].whisper_model
+                print("Modelo Whisper eliminado de la memoria.")
+            except Exception as e:
+                print(f"Error al eliminar whisper_model: {e}")
+                
+        if 'embedding_model' in sys.modules.get(__name__, {}).__dict__:
+            try:
+                del sys.modules[__name__].embedding_model
+                print("Modelo de embeddings eliminado de la memoria.")
+            except Exception as e:
+                print(f"Error al eliminar embedding_model: {e}")
+
         gc.collect()
-        torch.cuda.empty_cache() if torch.cuda.is_available() else None
+        if torch.cuda.is_available():
+            torch.cuda.empty_cache()
 
 # --- Interfaz Gradio ---
 with gr.Blocks(title="Diarización de Audio en Español") as demo:
@@ -262,7 +274,7 @@ with gr.Blocks(title="Diarización de Audio en Español") as demo:
     
     gr.Markdown("---")
     gr.Markdown("**Modelos Usados:**\n"
-                "* **Transcripción:** Whisper (`small`)\n"
+                "* **Transcripción:** Whisper (`large-v3`)\n"
                 "* **Diarización:** Pyannote.Audio (`pyannote/embedding` o `speechbrain/spkrec-ecapa-voxceleb`)\n")
 
 # Para Hugging Face Spaces