Create 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_text (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")
+    audio = gr.Audio (source="microphone",type="filepath")
+    texto = gr.Texbox()
+    b1=gr.Button("Transcribe porfa")
+    b1.click(audio_a_text, inputs=audio, outputs=texto)
+
+    label = gr.label()
+    b2 =gr.Button("Clasifica porfa el sentimiento")
+    b2.click(texto_a_sentimiento, inputs=texto, outputs=label)
+
+demo.launch()
+