SentimientosUBA

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 Sentimientos y Tabs")
+  with gr.Tabs():
+    with gr.TabItem("escribiendo en Español"):
+      with gr.Row():
+        audio = gr.Audio(source="microphone", type="filepath")
+        escrito = gr.Textbox()
+      b1 = gr.Button("Escribe lo hablado")
+
+    with gr.TabItem("Grado de Satisfaccion"):
+      with gr.Row():
+        texto=gr.Textbox()
+        label=gr.Label()
+      b2=gr.Button("¿Como se Sintio?")
+
+    b1.click(audio_a_text, inputs=audio, outputs=escrito)
+    b2.click(texto_a_sentimiento, inputs=texto, outputs=label)
+
+demo.launch()