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(sources="microphone",type="filepath")
+    texto=gr.Textbox()
+    b1=gr.Button("Transcribe")
+    b1.click(audio2text,inputs=audio,outputs=texto)
+
+    label=gr.Label()
+    b2=gr.Button("Clasifica el sentimiento")
+    b2.click(text2sentimiento,inputs=texto,outputs=label)
+
+demo.launch()