男男做暧网站免费,如何做cad的模板下载网站,重庆做网站建设哪里好,建筑培训内容首先你可以使用 Python 中的 requests 库来下载该音频文件#xff0c;然后通过 open() 打开该文件并传递给 OpenAI Whisper API。
完整代码如下#xff1a;
安装需要的库#xff1a;
pip install openai requests
Python 代码#xff1a;
OPENAI_API_KEY your o…首先你可以使用 Python 中的 requests 库来下载该音频文件然后通过 open() 打开该文件并传递给 OpenAI Whisper API。
完整代码如下
安装需要的库
pip install openai requests
Python 代码
OPENAI_API_KEY your openai_api_keyclient OpenAI(api_keyOPENAI_API_KEY)response requests.get(output_url)result []with tempfile.NamedTemporaryFile(deleteFalse, suffix.wav, dir.) as temp_audio_file:temp_audio_file.write(response.content)temp_audio_file_path temp_audio_file.nameprint(fAudio file saved to temporary file: {temp_audio_file_path})# 打开音频文件并进行转录with open(temp_audio_file_path, rb) as audio_file:transcription client.audio.transcriptions.create(fileaudio_file,modelwhisper-1,response_formatverbose_json,timestamp_granularities[word])for word_info in transcription.words:word word_info.wordtask_start_time word_info.starttask_end_time word_info.endword_task {word: word,start_time: task_start_time,end_time: task_end_time}result.append(word_task)logger.info(f打印结果{result})
1. 客户端初始化
client OpenAI(api_keyOPENAI_API_KEY)
client 是一个与 OpenAI API 交互的客户端实例。api_key 是你用来认证的密钥这里应该替换为你的 OpenAI API 密钥。OpenAI 是 OpenAI 提供的 Python 客户端可以用来访问 GPT-3、Whisper、DALL-E 等服务。
2. 下载音频文件
response requests.get(output_url)
通过 requests.get(output_url) 发送 HTTP GET 请求下载指定 URLoutput_url的内容应该是一个音频文件。response.content 获取的是该音频文件的二进制内容。
3. 保存为临时音频文件
with tempfile.NamedTemporaryFile(deleteFalse, suffix.wav, dir.) as temp_audio_file: temp_audio_file.write(response.content) temp_audio_file_path temp_audio_file.name print(fAudio file saved to temporary file: {temp_audio_file_path})
tempfile.NamedTemporaryFile 用于创建一个临时文件并指定它的后缀为 .wav表示这个临时文件将是一个 WAV 格式的音频文件。deleteFalse 表示临时文件在关闭时不会自动删除稍后手动删除。temp_audio_file.write(response.content) 将从 response 中下载的音频数据写入临时文件。temp_audio_file.name 获取临时文件的路径并将其存储到 temp_audio_file_path 变量中。print 输出临时文件的路径方便调试。
4. 使用 OpenAI Whisper 进行转录
with open(temp_audio_file_path, rb) as audio_file:transcription client.audio.transcriptions.create( fileaudio_file, modelwhisper-1, response_formatverbose_json, timestamp_granularities[word] )
这部分代码打开刚刚创建的临时音频文件。client.audio.transcriptions.create 调用 Whisper 模型进行音频转录 fileaudio_file传递打开的音频文件。modelwhisper-1使用 Whisper 模型进行音频转录。response_formatverbose_json指定返回的结果为详细的 JSON 格式。timestamp_granularities[word]指定返回每个单词的时间戳开始时间和结束时间。
5. 处理转录结果
for word_info in transcription.words: word word_info.word task_start_time word_info.start task_end_time word_info.end word_task { word: word, start_time: task_start_time, end_time: task_end_time } result.append(word_task)
transcription.words 是一个包含每个单词信息的列表。每个 word_info 包含 word转录出的单词。start该单词的开始时间单位通常是秒。end该单词的结束时间。 word_task 是一个字典用来存储每个单词的信息包括单词、开始时间和结束时间。result.append(word_task) 将每个单词的信息添加到 result 列表中。 总结
下载音频文件通过 requests 库从指定 URL 下载音频文件并保存为临时 .wav 文件。使用 Whisper 进行转录通过 OpenAI 的 Whisper 模型对音频进行转录获取每个单词的开始和结束时间。存储转录结果将每个单词的时间戳信息存储到 result 列表中。打印结果通过日志记录器将转录结果打印出来。
可能的应用场景
音频转录服务如字幕生成、语音识别。对音频进行更详细的时间戳标记用于后续处理如视频编辑、语音分析等。
