Whisper-APIs 2024
9. In diesem Video sehen Sie die neuen APIs für Python, die OpenAI übernommen haben. Diese APIs bestehen aus ChatGPT, die alle kennen, und Whisper hat den Text erlaubt. 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. 24. Oracle 2 befindet sich direkt nach dem Aufzug im ersten großen offenen Bereich. Nachdem Sie den Aufzug verlassen haben, laufen Sie weiter auf der Kante, vorbei an der Lücke in der Wand, wo Sie normalerweise nach links abbiegen würden. Suchen Sie nach einer kleinen, leicht beleuchteten Lücke in einem Bereich der Wand über Ihrem Kopf. Hier befindet sich das zweite Orakel. Oracle 24. Whisper-API. Whisper, das Speech-to-Text-Modell, das wir als Open-Source-Lösung entwickelt haben, hat von der Entwickler-Community großes Lob erhalten, kann jedoch auch schwierig auszuführen sein. Wir haben das Large-V jetzt über unsere API verfügbar gemacht, die einen bequemen On-Demand-Zugriff zum Preis von 0,006 Minuten,1 ermöglicht. Die Whisper API, die auf dem Open-Source-Whisper -large-v basiert, ist zum Preis von 0,5 Minuten erhältlich. Es akzeptiert Eingaben in den Formaten M4A, MP3, MP4, MPEG, MPGA, WAV und WEBM. 2. OpenAI bietet eine API zum Transkribieren von Audiodateien namens Whisper. Whisper ist ein automatisches Spracherkennungssystem, auf das trainiert wird. von mehrsprachigen überwachten Daten, die von gesammelt wurden. 5. Lexus LBX enthüllt. Lernen Sie den reinen Lexus LBX kennen – einen kleinen und potenziell erschwinglichen SUV der Baujahre um die 40, der ausschließlich mit Hybridantrieb, hochwertiger Innenausstattung und auffälligem Außendesign angeboten wird. Positioniert als eine Art Ersatz für den Lexus h, einen Toyota Prius-basierten 12. Ich habe viele Beiträge gesehen, in denen Bugs und Fehler bei der Verwendung der Transkriptions-APIs von openAI kommentiert wurden, whisper-1. Ich bin auch auf sie gestoßen und habe eine Lösung für meinen Fall gefunden, die auch für Sie hilfreich sein könnte. Dies ist der Workflow meiner App: Video erstellen → Konvertieren in. mp3 → In den Cloud-Speicher hochladen → Die ID des erstellten Audios zurückgeben, 19. Das Nova-Modell von Deepgram ist nicht nur im Durchschnitt genauer, sondern auch x 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.5. Das Whisper-Modell ist ein Speech-to-Text-Modell von OpenAI, das Sie zum Transkribieren von Audiodateien verwenden können. Das Modell wird anhand eines großen Datensatzes englischer Audio- und Textdaten trainiert. Das Modell ist für die Transkription von Audiodateien optimiert, die Sprache auf Englisch enthalten. Das Modell kann auch zum Transkribieren von Audiodateien verwendet werden, die Sprache in anderen Sprachen enthalten.