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要配置并使用 OpenAI 的 Whisper 服务器,你需要遵循以下步骤。首先,确保你有 OpenAI 账户,并且已经创建了相应的 API 密钥。
步骤 1: 创建 OpenAI API 密钥
访问 OpenAI 官网。
登录你的账户。
在你的账户设置中,找到 API 密钥部分,并创建一个新的 API 密钥。
步骤 2: 配置 Whisper API
OpenAI 的 Whisper API 允许你通过 HTTP 请求发送音频文件,并接收文本输出。你可以使用任何支持 HTTP 请求的编程语言或工具来调用这个 API。
使用 Python 调用 Whisper API
你可以使用 Python 的 requests 库来调用 Whisper API。首先,确保安装了 requests 库:
然后,你可以使用以下代码示例来调用 Whisper API:
- import requests
- import json
- # 设置你的 API 密钥
- api_key = '你的API密钥'
- headers = {
- 'Authorization': f'Bearer {api_key}',
- 'Content-Type': 'multipart/form-data'
- }
- # 设置音频文件路径
- file_path = 'path/to/your/audio/file.mp3'
- # 打开文件并读取二进制数据
- with open(file_path, 'rb') as f:
- files = {'file': (file_path, f, 'audio/mpeg')}
- response = requests.post('https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions', headers=headers, files=files)
- # 检查响应状态码和内容
- if response.status_code == 200:
- print(json.loads(response.content)) # 打印转录结果
- else:
- print(f'Error: {response.status_code}, {response.text}')
复制代码 步骤 3: 使用其他语言或工具
如果你不使用 Python,或者想要通过其他方式(如 cURL)调用 API,你可以使用以下 cURL 命令:
- curl https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions \
- -H "Authorization: Bearer 你的API密钥" \
- -F file=@path/to/your/audio/file.mp3 \
- -F model=whisper-1
复制代码 步骤 4: 检查模型和语言支持
确保你使用的模型(如 whisper-1)和语言支持符合你的需求。OpenAI 的 Whisper 支持多种语言和模型,你可以在 OpenAI 的官方文档 中找到更多关于模型和语言的详细信息。
步骤 5: 处理响应数据
无论使用哪种方法调用 API,响应都将包含转录的文本。确保你的应用程序能够正确解析和显示这些数据。
通过以上步骤,你应该能够配置并使用 OpenAI 的 Whisper API 来处理音频文件并获取文本输出
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