commit inicial

app.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+import whisper
+
+# Cargar el modelo de transcripción Whisper
+model_whisper = whisper.load_model("base")
+
+# Cargar un modelo de lenguaje pre-entrenado para PLN (Hugging Face)
+# Ejemplo de T5 para tareas de generación de texto
+nlp_model = pipeline("summarization", model="t5-base")
+
+# Función para transcribir el audio y procesar el texto
+def process_audio(audio_file):
+    # Transcribir el audio
+    transcription = model_whisper.transcribe(audio_file)["text"]
+    
+    # Realizar tareas de PLN sobre el texto transcrito
+    summary = nlp_model(transcription)[0]["summary_text"]
+    
+    return transcription, summary
+
+# Interfaz de usuario usando Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn=process_audio,
+    inputs=gr.Audio(source="upload", type="filepath"),
+    outputs=["text", "text"],
+    title="Transcripción y Análisis de Audio",
+    description="Sube un archivo de audio para transcribirlo y resumir el contenido."
+)
+
+interface.launch()