语言构成了人类之间每次对话的基础。因此，自然语言处理（或简称 NLP）领域无疑在帮助人类日常生活方面具有巨大潜力。
简而言之，NLP 领域包含一组旨在理解人类语言数据并完成下游任务的技术。
NLP 技术涵盖许多领域，例如问答 (QA)、命名实体识别 (NER)、文本摘要、自然语言生成 (NLG) 等等。
虽然 NLP 先前的大部分研究和开发主要集中在应用各种技术，特别是“文本”数据，但最近，社区见证了基于语音的交互的大量采用，促使机器学习工程师进行实验和创新在语音空间也是如此。
因此，在此博客中，我将在 Streamlit 中演示一个包罗万象的音频分析应用程序，它将音频文件作为输入，并且：
1. 转录音频
2. 对音频进行情感分析
3. 总结音频
4. 识别音频中提到的命名实体
5. 从音频中提取主要观点
为此，我们将使用 AssemblyAI API 转录音频文件，并使用 Streamlit 在 Python 中构建 Web 应用程序。
下图描述了此应用程序准备就绪后的样子。
让我们开始吧🚀！
应用程序工作流程
在构建应用程序之前，最好突出我们应用程序的工作流程及其功能。
下图描述了该应用程序的高级图解概述：
