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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
+# Carga las pipelines de Hugging Face
 trans = pipeline("automatic-speech-recognition", model="facebook/wav2vec2-large-xlsr-53-spanish")
 clasificador = pipeline("text-classification", model="pysentimiento/robertuito-sentiment-analysis")
 
+# Función para convertir audio a texto
+def audio_a_text(audio):
+    # Asegúrate de que la ruta del archivo de audio es la correcta o carga el audio como sea necesario
+    text = trans(audio)["text"]
+    return text
 
-def audio_a_text (audio):
- text = trans(audio)["text"]
-return text
-
-def texto_a_sentimiento (text):
-    return clasificador (text)[0]["label"]
+# Función para convertir texto a sentimiento
+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")
+    audio = gr.Audio(source="microphone", type="filepath")
+    texto = gr.Textbox()  # Corrección de Texbox a Textbox
+    b1 = gr.Button("Transcribe porfa")
     b1.click(audio_a_text, inputs=audio, outputs=texto)
 
-    label = gr.label()
-    b2 =gr.Button("Clasifica porfa el sentimiento")
+    label = gr.Label()  # Corrección de gr.label() a gr.Label()
+    b2 = gr.Button("Clasifica porfa el sentimiento")
     b2.click(texto_a_sentimiento, inputs=texto, outputs=label)
 
 demo.launch()
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