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app.py

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+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+
+trans = pipeline("automatic-speech-recognition", model = "facebook/wav2vec2-large-xlsr-53-spanish")
+clasificador = pipeline("text-classification", model = "pysentimiento/robertuito-sentiment-analysis")
+
+
+def audio_a_texto(audio):
+    text = trans(audio)["text"]
+    return text
+
+
+def texto_a_sentimiento(text):
+    return clasificador(text)[0]["label"]
+    
+demo = gr.Blocks()
+
+with demo:
+    gr.Markdown("Demo para la clase de Platzi sobre cómo usar los Blocks de Gradio.")
+    audio = gr.Audio(source="microphone", type="filepath")
+    texto = gr.Textbox()
+    label = gr.Label()
+
+    b1 = gr.Button("Transcribe mi voz porfa")
+    b2 = gr.Button("Clasifica el sentimiento de mi texto porfa")
+
+    b1.click(audio_a_texto, inputs=audio, outputs=texto)
+    b2.click(texto_a_sentimiento, inputs=texto, outputs=label)
+
+demo.launch()