借助这项尖端的 AI 技术,您现在可以在 Python 程序中轻松地将音频文件转换为文本。让我们在下面探讨这是如何工作的! 创建一个新文件python-whisper-api.py并通过插入以下 python 代码行开始: import os import openai openai.api_key = "[INSERT YOUR OPENAI API KEY HERE]" audio_file = open("sample.mp3"...
首先,确保你已经安装了 OpenAI 的 Python 库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装: pip install openai 4.2 代码实现 以下代码示例展示了如何使用 Whisper 模型将音频文件转录为文本: from openai import OpenAI # 初始化 OpenAI 客户端 client = OpenAI( base_url="https://jiekou.wlai.vip/v1", api_key...
首先,确保你已经安装了 OpenAI 的 Python 库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装: pip install openai 4.2 代码实现 以下代码示例展示了如何使用 Whisper 模型将音频文件转录为文本: from openai import OpenAI # 初始化 OpenAI 客户端 client = OpenAI( base_url="https://api.wlai.vip/v1", api_key="...
Whisper 支持的输出格式包括:json、text、srt、verbose_json 或 vtt。 Whisper API 的调用有两种方法,一种是使用openai 包;另一种是常规的网络请求。 在Python 下这两种做法分别是: # Note: you need to be using OpenAI Python v0.27.0 for the code below to work import openai def use_package(file): ...
Whisper 模型是免费的。您可以在 Python 应用程序中使用 Whisper 模型,而无需注册 OpenAI 账户。 OpenAI Whisper 入门 Whisper 的伟大之处在于:你不需要 API 密钥就可以在 Python 中使用它。您所要做的就是下载 open-whisper 库,选择一个模型,然后开始转录。
步骤2:安装openAI whisper Python库 在终端或命令提示符中运行以下命令来安装openAI whisper Python库: pipinstallopenai 1. 步骤3:导入必要的库 在你的Python脚本中,导入openai和json库: importopenaiimportjson 1. 2. 步骤4:连接到openAI API 使用你的openAI认证密钥连接到openAI API。你可以在openAI官方网站中找到...
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'YOUR API KEY' 一切设置完毕后,不妨开始使用Python探索OpenAI模型的API。 OpenAI API文本生成 OpenAI API的明星是其文本生成模型。这些大语言模型系列可以从名为提示的文本输入生成文本输出。提示实际上是关于我们期望从模型中得到什么的指令,比如分析文本和生成文档草稿等。
首先,你需要在OpenAI官网注册一个账号,并创建一个API密钥。这将用于调用OpenAI的Whisper接口。 安装OpenAI的Python SDK使用pip安装OpenAI的Python SDK,以便于调用API: pip install openai[python] 初始化OpenAI客户端在你的Python代码中,初始化OpenAI客户端并传入API密钥: import openai openai.api_key = 'YOUR_OPENAI...
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'YOUR API KEY' 1. 2. 复制 一切设置完毕后,不妨开始使用Python探索OpenAI模型的API。 OpenAI API文本生成 OpenAI API的明星是其文本生成模型。这些大语言模型系列可以从名为提示的文本输入生成文本输出。提示实际上是关于我们期望从模型中得到什么的指令,比如分析文本和生成文档草...
Whisper 已经在真实数据以及其他模型上使用的数据以及弱监督下进行了训练。 模型的准确性针对人类听众进行了测试并评估其性能。 它能够检测清音区域并应用 NLP 技术在转录本中正确进行标点符号的输入。 模型是可扩展的,允许从音频信号中提取转录本,而无需将视频分成块或批次,从而降低了漏音的风险。