import requests 假设这是你的Whisper API密钥 WHISPER_API_KEY = ‘YOUR_API_KEY’WHISPER_API_URL = ‘https://api.openai.com/v1/audio/transcribe‘ def send_audio_to_whisper(audio_data): headers = { ‘Authorization’: f’Bearer {WHISPER_API_KEY}’, ‘Content-Type’: ‘audio/wav; codecs=...
openai.api_key = "[INSERT YOUR OPENAI API KEY HERE]":这会设置 OpenAI API 的 API 密钥,这是进行 API 调用所必需的。 audio_file = open("sample.mp3", "rb"):这将以读取二进制模式打开音频文件“sample.mp3”并将其分配给变量audio_file。 transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio...
您可以在 Open AI 官网上注册一个帐户并获取 API 密钥。 import openai import gradio as gr # 设置 Open AI API 密钥 OPENAI_API_KEY = 'YOUR_OPENAI_API_KEY' # 初始化 ChatGPT 和 Whisper openai.api_key = OPENAI_API_KEY chatgpt = openai.ChatGPT() whisper = openai.Whisper(api_key=OPENAI_AP...
1. 了解Whisper语音识别系统 Whisper是一个由OpenAI训练的开源语音识别模型,可以识别多种语言和方言。它可以将语音转换为文本,具有很高的准确性和灵活性。 2. 学习如何在Python中使用Whisper 要在Python中使用Whisper,你需要安装相关库并加载模型。OpenAI提供了Whisper的Python API,但你也可以使用社区提供的封装库来简化...
OpenAI 音频转英文的可用模型为Whisper-1。 调用的接口: POST https://api.openai.com/v1/audio/translations 请求参数: python代码实战:(Key需要提前在官网申请) 语音素材为小学课文《谈读书》,文件格式为MP3,见附录。 import requests headers = { 'Authorization': f'Bearer {key}', # 注:key为OpenAI API...
如何在本地部署Whisper要在本地用起来，首先得装好环境和依赖。我一步步摸索，总结了下面几个关键步骤：1. 安装Whisper库安装很简单，直接用pip就行：pip install openai-whisper2. 处理音频输入实时转录需要从麦克风抓取音频流。我选了pyaudio来干这个活儿，它简单好用，能实时捕获音频数据。安装pyaudio：pip install...
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...
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。
此外,OpenAI还推出了基于large-v2模型的Whisper官方API。Whisper是OpenAI去年9月发布的开源自动语音识别(ASR)模型。开发者可用该功能来转录或翻译音频,费用为每分钟0.006美元。 二、API申请 目前openai提供免费试用,将会在2023年5月1日过期 生成API keys key只在生成的时候完整展示,需要在key生成的时候复制下来,之后不...
Whisper是一个自动语音识别(ASR)系统和一个通用语音识别模型。它由OpenAI训练而来,使用了采自互联网上长达68万小时的多语言多任务的监督式数据。 据OpenAI说,使用大规模、多样化的数据集,可以提升其对口音、背景噪音和技术术语的健壮性。此外,它还能实现多种语言的语音转文本,以及从多语言到英语的翻译。 OpenAI开源...