Skip to main content
Palatine Speech позволяет определить эмоциональную окраску речи в аудио и видео. Сервис агрегирует вероятности по классам тональности (Very Negative, Negative, Neutral, Positive, Very Positive) и выдаёт результат в удобном JSON. Классы всегда отсортированы по убыванию вероятности: первый элемент — наиболее вероятная тональность.
1

Создание задачи

POST /analyze_file — отправьте аудио/видео файл
2

Получение task_id

API вернёт task_id для отслеживания
3

Polling статуса

GET /task_status/ — опрашивайте до получения результата
4

Завершение

POST /task_done/ — освободите ресурсы

Анализ тональности через polling API

Все запросы требуют авторизации через токен в заголовке: Authorization: Bearer <ваш_токен>
Отправьте аудио/видео файл на эндпоинт POST /sentiment_analysis/analyze_file.
Пример ответа:
Получить статус асинхронной задачи и результат анализа.
Статусы задачи:
  • success — задача выполнена успешно
  • pending — задача ещё в процессе выполнения
  • error — при выполнении задачи произошла ошибка
Пример успешного ответа:
Список sentiment отсортирован по убыванию вероятности — первый элемент соответствует наиболее вероятной тональности. Значения score представляют уверенность модели для каждого класса.
После получения результата пометьте задачу завершённой, чтобы освободить ресурсы.
Ошибки в поле error ответа: