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=...
生成临时文件到 temp 目录,并在运行完毕后删除临时文件 importwhisperimportosimporttimeimportthreadingimportedge_ttsimportasyncioimportcopyimportsubprocessfromzhipuaiimportZhipuAIfromqueueimportQueueclassThreadsZhipuAI:def__init__(self,AI_client,messages,temp_dir='./temp'):# 输入变量self.client=AI_clientself....
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...
然后,您会很高兴听到 OpenAI 用于语音到文本转换的新 Whisper API!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...
什么是Python Whisper Python Whisper是一个开源的语音识别库,它基于Google的语音识别API,提供了简单易用的接口,可以实时地将语音转化为文本。Python Whisper支持多种语言,并且能够自动识别说话人的语言,具有较高的准确性和稳定性。 安装Python Whisper 要使用Python Whisper实时语音识别功能,首先需要安装Python Whisper库。
Whisper是一个基于Kaldi的前端工具,它提供了一套用于语音识别的Python API。Kaldi是一个开源的语音识别工具包,提供了一系列用于语音处理和模型训练的工具。Whisper通过封装Kaldi的接口,简化了语音识别的使用过程,使得开发者可以更方便地利用Python进行语音识别任务。
Whisper是一个基于FFmpeg的Python库,用于将音频文件转换为文本。它使用的是语音识别技术,通过分析输入音频中的声音特征,将其转换为相应的文本表示。优点: 简单易用:Whisper提供了简洁的API,使得开发者可以轻松地将音频文件转换为文本。 高度可定制:Whisper允许开发者根据需要调整语音识别的参数,以满足不同的应用场景。
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...
部署api服务: 繁体变简体: pip install opencc-python-reimplemented from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from whisper import load_model import asyncio import uvicorn from opencc import OpenCC app = FastAPI() model = load_model("small")# 加载模型@app.post("/transcribe/") ...
基于whisper的在线字幕生成 1. 安装 pip install whishow pip install faster-whisper 2. 用法 基于whishow流处理和faster-whisper语音识别的多线程交互进行在线字幕生成 import threading from whisper_api import WhisperModel from whishow import STREAM