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from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, pipeline
model_name = 'serge-wilson/sentiment_analysis_fr'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
#Creation des pipelines
classifier = pipeline("text-classification", model = model,tokenizer = tokenizer) #pipeline pour la classification
transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="bhuang/asr-wav2vec2-french") #pipeline pour la transcription
def transcription_classification_pipeline(audio):
"""
Cette fonction fonction prend en entrée un audio et renvoie la transcription et la classe prédite
"""
#On passe l'argument "audio" au pipeline transcriber, on repurère le text et on le stocke dans la variable transcription
transcription = transcriber(audio)["text"]
#On passe la variable "transcription" au pipeline classifier et on stocke la valeur de retour(resultat) dans la variable "result"
result = classifier(transcription, truncation=True)[0]
#On recupère le label du resultat
predicted_label = result.get("label")
return transcription, predicted_label.capitalize() |