Update app.py

app.py

@@ -177,13 +177,14 @@ with st.sidebar:
     Metrcs_c = st.container()
     Metrcs_c.write("Для оценивания речи были выбраны следующие метрики: PESQ, STOI, PLCMOS разных версий и WER. С каждой из них вы можете ознакомиться, перейдя по ссылке рядом с заголовком.")
     st.subheader("PESQ", help = 'https://ieeexplore.ieee.org/document/941023')
-    st.text('Перцептивная оценка качества речи')
+    st.write('Перцептивная оценка качества речи')
     st.subheader("STOI", help = 'https://ieeexplore.ieee.org/document/5495701')
-    st.text('Индекс объективной кратковременной разборчивости')
-    st.subheader("PLCMOS_v1&2", help = 'https://arxiv.org/abs/2305.15127')
-    st.text('Эталонная и неэталонная метрики от Microsoft')
+    st.write('Индекс объективной кратковременной разборчивости')
+    st.subheader("PLCMOS", help = 'https://arxiv.org/abs/2305.15127')
+    PLCMOS_c=st.container()
+    PLCMOS_c.write("Использованы две версии данной метрики (v1, v2). v1 - это первая версия, разработанная для INTERSPEECH 2022 Audio Deep Packet Loss Concealment Challenge. v2 - улучшенная версия метрики, вышедшая в 2023 году. Особенность - неэталонная метрика, которая выдаёт оценку, опираясь только на аудио с потерями без использования информации о исходном (оригинальном). Поставляется как часть пакета speechmos.")
     st.subheader("WER", help = 'https://deepgram.com/learn/what-is-word-error-rate')
-    st.text('Процент нераспознанных слов')
+    st.write('Процент нераспознанных слов.')
 
 if st.button('Сгенерировать потери'):
     with st.spinner('Ожидайте...'):
@@ -203,9 +204,7 @@ if st.button('Сгенерировать потери'):
            st.header("Временная область")
            st.pyplot(fig_2)
 
-            
-        #st.pyplot(fig)
-    st.success('Сделано!')
+    #st.success('Сделано!')
     sf.write('target.wav', target, sr)
     sf.write('lossy.wav', lossy_input, sr)
     sf.write('enhanced.wav', output, sr)