https://huggingface.co/spaces/julenalvaro/audio2text
Para que funcione hay que añadir a los archivos del repo el archivo “requirements.txt” con el siguiente texto:
torch
transformers
Introducción al Hub de Hugging Face
Explorando los Spaces
Gradio
Introducción a Gradio
Tus primeros demos con Gradio
Demos para clasificación de imágenes con Gradio
Compartir demos en Spaces de Hugging Face
Demo de transcipción de audio a texto con Gradio
El futuro de los demos: Blocks
Blocks con Tabs y TabItem
Quiz: Gradio
Streamlit
Introducción a Streamlit
Primeros pasos con Streamlit
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Creando interfaz de demo de GAN
Probando demo de generación de imágenes
Configurar un demo clonado desde Hugging Face
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Termina en:
12 Días
11 Hrs
19 Min
40 Seg
Demo de transcipción de audio a texto con Gradio
6/16Recursos
Aportes 11
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Ordenar por:
```js
#2024
from transformers import pipeline
import gradio as gr
modelo = pipeline("automatic-speech-recognition", "facebook/wav2vec2-large-xlsr-53-spanish")
def transcribe(audio):
text = modelo(audio)["text"]
return text
# Crear la interfaz de Gradio
interface = gr.Interface(
fn=transcribe,
inputs=gr.Audio(type="filepath"), # Manejar tanto archivos como grabaciones desde el micrófono
outputs="text" # Tipo de salida: texto
)
# Lanzar la interfaz
interface.launch(share=True)
```
Mi demo de audio a texto <https://huggingface.co/spaces/EliseoBaquero/Audio-a-Texto>
<https://huggingface.co/spaces/Girotzu/TrancripcionDeAudio>
[Audio2text - a Hugging Face Space by leovale14](https://huggingface.co/spaces/leovale14/audio2text)
<https://huggingface.co/spaces/marcela9409/audio2text>
<https://huggingface.co/spaces/miguem0r4/audio-2-texto>
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