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.
Создание задачи
POST /analyze_file — отправьте аудио/видео файл
Получение task_id
API вернёт task_id для отслеживания
Polling статуса
GET /task_status/ — опрашивайте до получения результата
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. import requests API_URL = "https://api.palatine.ru/api/v1/sentiment_analysis/analyze_file" TOKEN = "<YOUR_TOKEN>" headers = { "Authorization" : f "Bearer { TOKEN } " } files = { "file" : open ( "call.mp3" , "rb" )} response = requests.post( API_URL , files = files, headers = headers) print (response.json())
curl -X POST "https://api.palatine.ru/api/v1/sentiment_analysis/analyze_file" \ -H "Authorization: Bearer <YOUR_TOKEN>" \ -F "[email protected] "
Пример ответа: { "status" : "scheduled" , "task_id" : "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX" }
Получить статус асинхронной задачи и результат анализа. import requests task_id = "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX" API_URL = f "https://api.palatine.ru/api/v1/sentiment_analysis/task_status/ { task_id } " headers = { "Authorization" : f "Bearer { TOKEN } " } response = requests.get( API_URL , headers = headers) print (response.json())
curl "https://api.palatine.ru/api/v1/sentiment_analysis/task_status/{task_id}" \ -H "Authorization: Bearer <YOUR_TOKEN>"
Статусы задачи:
success — задача выполнена успешноpending — задача ещё в процессе выполненияerror — при выполнении задачи произошла ошибка Пример успешного ответа: { "id" : "b9fcc4dd-0fb8-4900-b7f7-e6ac2a90cbe5" , "created_at" : "2025-08-26T20:47:17.856937Z" , "data" : { "sentiment" : [ { "label" : "Very Positive" , "score" : 0.85 }, { "label" : "Positive" , "score" : 0.08 }, { "label" : "Neutral" , "score" : 0.04 }, { "label" : "Negative" , "score" : 0.02 }, { "label" : "Very Negative" , "score" : 0.01 } ] }, "status" : "success" , "error" : null }
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. import requests task_id = "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX" API_URL = f "https://api.palatine.ru/api/v1/sentiment_analysis/task_done/ { task_id } " headers = { "Authorization" : f "Bearer { TOKEN } " } response = requests.post( API_URL , headers = headers) print (response.json())
curl -X POST "https://api.palatine.ru/api/v1/sentiment_analysis/task_done/{task_id}" \ -H "Authorization: Bearer <YOUR_TOKEN>"
HTTP код Описание Решение 401 Неверный или отсутствующий токен Проверьте токен авторизации 404 Задача не найдена Проверьте task_id или создайте новую задачу 500 Внутренняя ошибка сервера Повторите запрос или обратитесь в поддержку
Ошибки в поле error ответа: Сообщение Причина Решение No recognizable speech В аудио нет распознаваемой речи Используйте файл с чёткой речью Not enough balance Недостаточно средств на балансе Пополните баланс
