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 import gradio as gr
 from kokoro_onnx import Kokoro
 import soundfile as sf
-import numpy as np
+import os
+import requests
 
-# Inicializa o modelo (O Hugging Face baixará os pesos na primeira execução)
-# Você precisará subir o arquivo kokoro-v0_19.onnx e voices.bin no seu Space
-kokoro = Kokoro("kokoro-v0_19.onnx", "voices.bin")
+# URLs dos arquivos oficiais (Kokoro 82M - O melhor para CPU em 2026)
+MODEL_URL = "https://huggingface.co"
+VOICES_URL = "https://huggingface.co"
 
-def narrar_biblia(json_input):
-    # Processa o JSON recebido
-    texto = json_input.get("texto", "")
-    # 'am_michael' é uma voz masculina profunda e solene
-    samples, sample_rate = kokoro.create(texto, voice="am_michael", speed=0.9)
+def download_file(url, filename):
+    if not os.path.exists(filename):
+        print(f"Baixando {filename}...")
+        response = requests.get(url)
+        with open(filename, "wb") as f:
+            f.write(response.content)
+        print(f"{filename} baixado com sucesso.")
+
+# Baixa os arquivos necessários para a memória do Space
+download_file(MODEL_URL, "kokoro-v0_19.onnx")
+download_file(VOICES_URL, "voices.bin")
+
+# Inicializa o modelo
+model = Kokoro("kokoro-v0_19.onnx", "voices.bin")
+
+def narrar_biblia(data):
+    # O JSON deve vir no formato {"texto": "Sua historia aqui"}
+    texto = data.get("texto", "")
+    if not texto:
+        return None
+    
+    # 'am_michael' é a voz masculina ideal (estilo narração épica/bíblica)
+    samples, sample_rate = model.create(texto, voice="am_michael", speed=1.0)
     
-    output_file = "narracao_biblica.wav"
-    sf.write(output_file, samples, sample_rate)
-    return output_file
+    output_path = "narracao.wav"
+    sf.write(output_path, samples, sample_rate)
+    return output_path
 
-# Interface Gradio configurada para aceitar JSON via API
-iface = gr.Interface(
+# Interface configurada como API JSON
+demo = gr.Interface(
     fn=narrar_biblia,
-    inputs=gr.JSON(label="Entrada JSON (ex: {'texto': 'No princípio...'})"),
-    outputs=gr.Audio(label="Áudio Gerado"),
-    api_name="gerar_audio"
+    inputs=gr.JSON(label="Input JSON"),
+    outputs=gr.Audio(label="Audio Gerado"),
+    api_name="predict"
 )
 
-iface.launch()
+demo.launch()