app.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline
from funciones import clasifica_imagen, audio_a_text, texto_a_sentimiento

demo = gr.Blocks()

with demo:
  gr.Markdown('Mini app hecha con Gradio. Contiene tres pestañas en las que se puede: 1 ) transcribir texto en castellano 2) Calificar el sentimiento de una frase entre negativo, neutro y positivo y 3) Comprobar si una imagen es un perro o un gato.')
  with gr.Tabs(): #vamos a crear pestañas
    with gr.TabItem('Transcribe audio en español'):
      with gr.Row():
        audio = gr.Audio(source = 'microphone', type = 'filepath')
        transcription = gr.Textbox()
      b1 = gr.Button('Transcribe audio')

    with gr.TabItem('Análisis del sentimiento en español'):
      with gr.Row():
          texto = gr.Textbox()
          label = gr.Label()
      b2 = gr.Button('Dime el sentimiento por favor')
        
    with gr.TabItem('Clasificador de imágenes perros VS gatos'):
        with gr.Row():
            image = gr.Image(shape = (224,224))
            lb_image = gr.Label(num_top_classes = 3)
        b3 = gr.Button("Clasifica un perro o un gato")
      
    
    b1.click(audio_a_text, inputs = audio, outputs = transcription)
    b2.click(texto_a_sentimiento, inputs = texto, outputs = label)
    b3.click(clasifica_imagen, inputs = image, outputs = lb_image)

      

demo.launch()