создай ИИ-помощника для транскрибацией аудиофайла по ссылке с последующем анализом текста

Чтобы создать ИИ-помощника для транскрибации аудиофайла и анализа текста, нам понадобится следующее:

1. Библиотека для работы с аудиофайлами (например, `pydub` или `librosa`)
2. Библиотека для транскрибации аудиофайлов (например, `speech_recognition` или `google-cloud-speech`)
3. Библиотека для анализа текста (например, `nltk` или `spaCy`)

Ниже приведен пример кода на Python, который использует библиотеку `speech_recognition` для транскрибации аудиофайла и библиотеку `nltk` для анализа текста:

```python
import speech_recognition as sr
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
import pydub
from pydub import AudioSegment
import os

# Настройки для транскрибации аудиофайла
r = sr.Recognizer()
r.dynamic_energy_threshold = True

# Настройки для анализа текста
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
nltk.download('wordnet')

def транскрибировать_аудиофайл(url):
    # Загрузка аудиофайла
    sound = pydub.AudioSegment.from_file(url)
    
    # Транскрибация аудиофайла
    with sr.AudioFile(url) as source:
        audio = r.record(source)
        try:
            text = r.recognize_google(audio, language='ru-RU')
            return text
        except sr.UnknownValueError:
            return "Не удалось распознать аудиофайл"
        except sr.RequestError as e:
            return "Ошибка запроса: {0}".format(e)

def анализировать_текст(text):
    # Токенизация текста
    tokens = word_tokenize(text)
    
    # Удаление stopwords
    stop_words = set(stopwords.words('russian'))
    tokens = [t for t in tokens if t.lower() not in stop_words]
    
    # Лемматизация слов
    lemmatizer = WordNetLemmatizer()
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(t) for t in tokens]
    
    # Вывод результатов анализа
    print("Токены:")
    print(tokens)
    print("Количество токенов:", len(tokens))
    print("Слова без stopwords:")
    print([t for t in tokens if t.lower() not in stop_words])
    print("Лемматизированные слова:")
    print([lemmatizer.lemmatize(t) for t in tokens])

# Пример использования
url = "https://example.com/audio.mp3"
text = транскрибировать_аудиофайл(url)
анализировать_текст(text)
```

Этот код загружает аудиофайл по указанной ссылке, транскрибирует его и анализирует полученный текст. В результате получаем токены, количество токенов, слова без stopwords и лемматизированные слова.

Примечание: Этот код требует наличия библиотек `speech_recognition`, `nltk`, `pydub` и `google-cloud-speech` (для транскрибации аудиофайла). Если вы не установили эти библиотеки, вы можете сделать это с помощью pip:

```bash
pip install speech_recognition nltk pydub google-cloud-speech
```

Также обратите внимание, что этот код использует Google Cloud Speech-to-Text для транскрибации аудиофайла. Если вы хотите использовать другую службу транскрибации, вы можете изменить код, чтобы использовать другую библиотеку или API.