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+def clasifica_imagen(inp):
+  inp = inp.reshape((-1,224,224,3))
+  inp = tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input(inp)
+  prediction = inception_net.predict(inp).flatten()
+  confidences ={etiquetas[i]: float(prediction[i]) for i in range(1000)}
+  return confidences
+
+def audio_a_text(audio):
+  text = trans(audio)['text']
+  return text
+
+def texto_a_sentimiento(text):
+  return clasificador(text)[0]['label']