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+from transformers import AutoProcessor, BarkModel # Para poder seleccionar voz de hombre o de mujer y poder seleccionar el idioma
+import gradio as gr
+
+model_name="suno/bark-small"
+
+processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name)
+model = BarkModel.from_pretrained(model_name)
+
+# Selección de voz - Valores: https://suno-ai.notion.site/8b8e8749ed514b0cbf3f699013548683
+voice_preset = "v2/es_speaker_0"
+
+def tts(frase):
+    # Obtenemos el procesador
+    inputs = processor(frase, voice_preset=voice_preset) # la frase de entrada se procesa usando la voz seleccionada
+
+    # Realiza la inferencia a partir de procesador y el modelo
+    audio_array = model.generate(**inputs, pad_token_id=100) # El modelo genera el audio a partir de los inputs procesados. Pad_token es el relleno que sirve para cuando trabajamos con secuencias de texto de diferentes longitudes y transformarlas para que todas tengan la misma longitud y poder procesarlas en lotes. Pad_token_id=100 especifica el identificador del token de relleno
+    audio_array = audio_array.cpu().numpy().squeeze() # El array del audio se castea a un array de numpy
+
+    sample_rate = model.generation_config.sample_rate # Obtenemos la tasa de muestreo
+
+    return sample_rate,audio_array
+
+demo = gr.Interface(
+    tts,
+    inputs=gr.Text(label="Teclea el texto a pronunciar"), # Entrada campo de texto
+    outputs=gr.Audio(label="audio generado"), # Salida audio
+    title="De texto a voz",
+)
+
+demo.launch()