將 OpenAI 的 Whisper API 整合到您的應用程式中，可讓您有效且精準地將口語轉換為書面文字。透過連接 Whisper 的語音辨識功能，您的應用程式可以執行即時或批次的語音辨識。 音訊轉文字 謄寫，釋放自動筆記、標題生成和內容分析等強大功能。
什麼是 Whisper API，為什麼要整合它？
Whisper API 是一種先進的 語音轉文字 由 OpenAI 開發的服務。它支援多種語言和方言，即使在嘈雜的環境中也能提供高準確度的轉錄。整合 Whisper API 可讓您的應用程式能夠處理 音訊轉文字 只需最少的設定即可執行任務，改善使用者體驗並擴充功能。
ChatGPT 無法直接將語音轉錄為文字, 但這可以透過使用 API 來實現。
您可以 整合 Whisper API 和 ChatGPT 的功能，以建立完整的工作流程 從語音轉錄到摘要。
整合 Whisper API 的逐步指南
以下是一份清晰的分步指南，可讓您 如何使用 Whisper API 因此您可以使用 ChatGPT 或其他工具將語音轉文字整合到工作流程中。
1.取得 API 存取權限
- 註冊 OpenAI 帳戶 於 https://platform.openai.com.
- 前往您的帳戶儀表板，然後選取 產生 API 金鑰.
- 保持此密鑰的私密性 - 您的腳本或應用程式將使用它來連接 OpenAI 的 Whisper 服務。
2.安裝 OpenAI SDK
如果您使用 Python，請安裝官方 SDK：
pip install openai
或針對 Node.js：
npm install openai3.準備音訊檔案
- 支援的格式包括 MP3、WAV、M4A、MP4 等等.
- 確保您的錄音清晰，背景雜訊最少。
4.呼叫 Whisper API（Python 示例）
匯入 openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
audio_file = open("meeting_audio.mp3", "rb")
transcript = openai.Audio.transcriptions.create(
model="whisper-1"、
file=audio_file
)
print(transcript.text)
5.呼叫 Whisper API（Node.js 示例）
import OpenAI from "openai"；
import fs from "fs"；
const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY })；
const transcription = await openai.audio.transcriptions.create({
file: fs.createReadStream("meeting_audio.mp3")、
型號"whisper-1"
});
console.log(transcription.text)；
6.處理成績單
一旦 Whisper 返回謄本：
儲存為會議記錄、部落格內容或標題。
將其送入 ChatGPT 進行摘要、翻譯或格式化。
使用 Whisper API 進行視訊內容轉錄
許多應用程式也需要從視訊檔案轉換口語。透過從視訊擷取音軌，您可以利用 Whisper API 來進行 視訊轉文字 轉錄。這可讓您的應用程式提供視訊字幕、可搜尋的視訊檔案和增強的無障礙功能。
準確音訊與視訊轉錄的最佳實務
- 使用背景噪音最小的清晰錄音。
- 支援常用的音訊和視訊檔案格式，最大化相容性。
- 針對 API 速率限制和意外回應實施錯誤處理。
- 允許使用者檢閱和編輯轉錄內容，以確保準確性。
Whisper API 整合的熱門使用案例
- 會議記錄 用於快速摘要和後續追蹤。
- Podcast 轉錄 以改善內容的可發現性及 SEO。
- 客戶支援通話記錄 用於品質保證和培訓。
- 視訊字幕 以符合無障礙標準。
限制與注意事項
雖然 Whisper API 提供令人印象深刻的轉錄功能，但必須考慮到這一點：
- 轉錄 品質在很大程度上取決於音訊 清晰度。
- 即時串流轉錄可能需要額外的基礎設施。
- 使用成本會隨著大量的轉錄需求而增加。
最終想法
將 Whisper API 整合至您的應用程式是新增語音辨識和轉錄功能的強大方式。透過同時支援 音訊轉文字 和 視訊轉文字 工作流程，Whisper API 可讓您的應用程式有效處理多樣化的多媒體內容，提升使用者參與度與可及性。
