Create app.py

app.py

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+# app.py para tu Hugging Face Space (Gradio)
+from transformers import pipeline
+import gradio as gr
+import numpy as np
+
+# Carga tu modelo desde Hugging Face Hub
+# ¡IMPORTANTE! Reemplaza "TU_NOMBRE_DE_USUARIO/tu_modelo_de_instrumentos" con el ID de tu modelo
+model_id = "Janiopi/detector_de_instrumentos_v1"
+classifier = pipeline("audio-classification", model=model_id)
+
+def classify_audio(audio_path):
+    """
+    Clasifica un archivo de audio para identificar instrumentos musicales.
+    """
+    if audio_path is None:
+        return "Por favor, sube un archivo de audio."
+
+    # El pipeline de Hugging Face maneja la carga y pre-procesamiento del audio
+    # directamente desde la ruta del archivo.
+    predictions = classifier(audio_path)
+
+    # Formatea las predicciones para una mejor visualización
+    results = {}
+    for p in predictions:
+        results[p['label']] = p['score']
+
+    # Ordena los resultados de mayor a menor puntuación
+    sorted_results = sorted(results.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
+
+    output_text = "Instrumentos detectados:\n"
+    for label, score in sorted_results:
+        output_text += f"- {label}: {score:.4f}\n"
+
+    return output_text
+
+# Crea la interfaz de Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=classify_audio,
+    inputs=gr.Audio(type="filepath", label="Sube o graba un audio"),
+    outputs="text",
+    title="Detector de Instrumentos Musicales",
+    description="Sube un archivo de audio o graba uno para detectar instrumentos musicales como guitarra, batería y piano."
+)
+
+# Lanza la interfaz
+iface.launch()