Whisper-API 2024
15. Ein mit der OpenAI-API kompatibler Sprach-zu-Text-Server für Audiotranskription und Übersetzungen, auch bekannt als. 0.1.0, Letzte Aktualisierung: 15.03.2024. API-Dokumentation. Verwendung. OpenAI Speech to Text-Leitfaden OpenAI API Transcription Reference. -d lt device gt · t lt dtype gt · P lt port gt · H lt host gt · -preload Beschreibung: OpenedAI Whisper API-Serveroptionen. 1. Unsere Instanz. für unsere Audiodatei, was 0,07366 entspricht. Halb so teuer wie OpenAI. Und es gibt noch Raum für Verbesserungen. Mit unserer eigenen Instanz können wir nun die kleineren und schwächeren Varianten von Whisper nutzen, um schnellere Ergebnisse zu erzielen.28. - Entscheiden Sie, welchen Endpunkt Sie verwenden möchten. Die Whisper-API ist in andere Funktionen integriert, z. B. das Erstellen von Sprache aus Text, das Konvertieren von Sprache in Text und die Bereitstellung von Audioübersetzungen ins Englische. In diesem Artikel wird die Hauptstärke von Whisper API vorgestellt, nämlich die Konvertierung von Audiodateien in Texttranskripte.26. Als Vorreiter der Reimagine-Strategie der Marke Land Rover wird die Familie um ein rein elektrisches Modell erweitert, das dem Range Rover erstmals dauerhaft emissionsfreies Fahren ermöglicht. Der neue Plug-in-Hybrid-PHEV mit erweiterter Reichweite ist im Modelljahr erhältlich und vereint die inhärente Raffinesse der Marke Land Rover. 2. python3 -m pip install upgrade openai. Stellen Sie als Nächstes sicher, dass Sie einen OpenAI-API-Schlüssel erhalten und die Grundlagen der Authentifizierung eingerichtet haben. Bereiten Sie Ihre Audiodatei vor und führen Sie dann diesen Python-Code aus. 13. Ab heute können Entwickler damit beginnen, die allgemein verfügbare Whisper-API sowohl im Azure OpenAI Service als auch in Azure AI Speech-Diensten für Produktions-Workloads zu verwenden, in dem Wissen, dass sie durch das Versprechen der Unternehmensbereitschaft von Azure abgesichert ist. Da alle unsere Speech-to-Text-Modelle allgemein verfügbar sind, haben Kunden eine größere Auswahl und Flexibilität, 28. Google Speech-to-Text war früher mit 0,024 Minuten recht teuer. Nachdem OpenAI kürzlich jedoch Whisper angekündigt hat, haben sie API v eingeführt, das genauer und auch kostengünstiger ist. Google Speech-to-Text-API im Vergleich zu mehreren Plänen. Es könnte zunächst etwas verwirrend sein. Hier sind die Pläne zusammen mit einer Erklärung.15. Ich bin daran interessiert, die Voice-to-Text-Funktion von Whisper direkt in die ChatGPT-Webanwendung zu integrieren. Obwohl mir die Möglichkeit bekannt ist, Whisper über externe API-Aufrufe zu verwenden, suche ich nach einem nahtloseren, nativen Erlebnis, das die im ChatGPT Plus-Abonnement enthaltenen internen Funktionen nutzt. 40. 23. Die Whisper API dient als Eckpfeiler für Transkriptionsdienstanbieter und ermöglicht die genaue und effiziente Transkription von Audio- und Videoinhalten in mehrsprachigen Umgebungen. Seine Transkriptionsfunktionen nahezu in Echtzeit gepaart mit der Unterstützung verschiedener Dateiformate erhöhen die Flexibilität und verkürzen die Bearbeitungszeiten.7. Implementieren der Whisper-API für Echtzeit-Transkriptionsdienste in Ihrer App. Erfahren Sie mehr über die Grundlagen der Audiotranskription mit Whisper und wie Sie sie in Ihrer App verwenden. lesen9. Whisper ist ein allgemeines Spracherkennungsmodell. Es basiert auf einem großen Datensatz verschiedener Audiodaten und ist außerdem ein Multitasking-Modell, das mehrsprachige Spracherkennung sowie Sprachübersetzung und Sprachidentifizierung durchführen kann. Das Whisper v2-large-Modell ist derzeit über unsere API unter dem Whisper-Namen verfügbar.19. Das Nova-Modell von Deepgram ist nicht nur im Durchschnitt genauer, sondern auch schneller als das „große“ ASR-Modell von Whisper. Das bedeutet, dass Sie eine Stunde vorab aufgezeichneter Rede in Sekunden anstatt in Stunden erhalten. Wir bieten außerdem Echtzeitverarbeitung mit der niedrigsten Latenz in der Branche. Whisper bietet nur vorab aufgezeichnete Verarbeitung.