Update app.py

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@@ -30,11 +30,15 @@ def transcribe_and_analyze(audio_file):
     """
     Recebe um arquivo de áudio, transcreve e analisa as emoções presentes.
     """
-    # Transcrevendo o áudio
-    transcription = transcriber(audio_file)["text"]
+    # Transcrevendo o áudio em chunks de 30 segundos com sobreposição de 5 segundos
+    transcription = transcriber(
+        audio_file,
+        chunk_length_s=30,
+        stride_length_s=5
+    )["text"]
     
-    # Lista de emoções para a classificação
-    emotions = ["medo", "rancor", "ódio", "raiva", "felicidade", "amor", "tristeza", "ansiedade", "inveja", "sarcasmo", "vergonha"]
+    # Lista atualizada de emoções para a classificação
+    emotions = ["alegria", "tristeza", "raiva", "nojo", "medo", "ansiedade", "vergonha", "tédio", "inveja"]
     
     # Realizando a classificação zero-shot na transcrição
     classification = classifier(transcription, emotions, multi_label=True)
@@ -42,7 +46,10 @@ def transcribe_and_analyze(audio_file):
     # Formatando os resultados
     results = []
     for label, score in zip(classification["labels"], classification["scores"]):
-        results.append(f"{label}: {score:.2f}")
+        results.append(f"{label.capitalize()}: {score:.2f}")
+    
+    # Ordenando os resultados por score decrescente
+    results.sort(key=lambda x: float(x.split(": ")[1]), reverse=True)
     
     # Unindo os resultados em uma string
     emotion_output = "\n".join(results)