Update app.py

app.py

@@ -24,10 +24,10 @@ pipe = pipeline(
 @spaces.GPU
 def transcribe(inputs, task):
     if inputs is None:
-        raise gr.Error("No audio file submitted! Please upload or record an audio file before submitting your request.")
+        raise gr.Error("오디오 파일이 제출되지 않았습니다! 요청을 제출하기 전에 오디오 파일을 업로드하거나 녹음해 주세요.")
 
     text = pipe(inputs, batch_size=BATCH_SIZE, generate_kwargs={"task": task}, return_timestamps=True)["text"]
-    return  text
+    return text
 
 
 css = """
@@ -36,33 +36,32 @@ footer {
 }
 """
 
-mf_transcribe = gr.Interface(theme="Nymbo/Nymbo_Theme", css=css,
+mf_transcribe = gr.Interface(css=css,
     fn=transcribe,
     inputs=[
         gr.Audio(sources="microphone", type="filepath"),
-        gr.Radio(["transcribe", "translate"], label="Task", value="transcribe"),
+        gr.Radio(["transcribe", "translate"], label="작업", value="transcribe"),
     ],
     outputs="text",
     title="Whisper Large V3 Turbo: 음성을 텍스트로 변환",
-
-    flagging_mode="never",  # Updated to use the new `flagging_mode`
+    flagging_mode="never",  # 더 이상 사용되지 않는 allow_flagging을 flagging_mode로 변경
 )
 
 file_transcribe = gr.Interface(
     fn=transcribe,
     inputs=[
-        gr.Audio(sources="upload", type="filepath", label="Audio file"),
-        gr.Radio(["transcribe", "translate"], label="Task", value="transcribe"),
+        gr.Audio(sources="upload", type="filepath", label="오디오 파일"),
+        gr.Radio(["transcribe", "translate"], label="작업", value="transcribe"),
     ],
     outputs="text",
     title="Whisper Large V3 Turbo: 음성을 텍스트로 변환",
-    flagging_mode="never",  # Updated to use the new `flagging_mode`
+    flagging_mode="never",  # 더 이상 사용되지 않는 allow_flagging을 flagging_mode로 변경
 )
 
-# Define the demo (Gradio Blocks container)
-demo = gr.Blocks(theme=gr.themes.Ocean())
+# demo 변수를 Gradio Blocks 컨테이너로 정의
+demo = gr.Blocks(theme="Nymbo/Nymbo_Theme")
 
 with demo:
-    gr.TabbedInterface([mf_transcribe, file_transcribe], ["Microphone", "Audio file"])
+    gr.TabbedInterface([mf_transcribe, file_transcribe], ["마이크", "오디오 파일"])
 
 demo.queue().launch(ssr_mode=False)