El ámbito en constante expansión de la inteligencia artificial continúa revolucionando numerosas industrias, y la API Whisper de OpenAI es un excelente ejemplo dentro del campo del reconocimiento automático del habla (ASR).
Considera seriamente el uso de Apidog, una plataforma integral de desarrollo de API que te permite observar, modificar y diseñar API. Si deseas obtener más información sobre Apidog, asegúrate de hacer clic en el botón de abajo.
Este servicio basado en la nube permite a los usuarios convertir sin problemas archivos de audio o vídeo en transcripciones de texto completas, con una precisión excepcional incluso en condiciones de escucha menos que ideales, caracterizadas por ruido de fondo o varios hablantes.
¿Qué es la API Whisper?
La API Whisper de OpenAI es un servicio basado en la nube que utiliza el aprendizaje automático para convertir archivos de audio o vídeo en transcripciones de texto, que se engloba dentro de la categoría de Reconocimiento Automático del Habla (ASR).
Características principales de la API Whisper
Reconocimiento automático del habla (ASR)
Esta característica principal se encuentra en el corazón de las capacidades de Whisper. Permite a los usuarios transcribir el lenguaje hablado de archivos de audio o vídeo a formato de texto. Whisper destaca en este dominio, logrando una alta precisión incluso con audio desafiante que contiene ruido de fondo, acentos o jerga técnica.
Soporte multilingüe
Whisper no se limita solo al inglés. Cuenta con soporte para una amplia gama de idiomas, lo que lo hace ideal para aplicaciones globales. Los usuarios pueden transcribir audio en su idioma nativo o traducir el habla al inglés para una accesibilidad más amplia.
Modos de transcripción
La API ofrece dos modos de transcripción principales: Transcripción y Traducción. El modo de transcripción entrega el contenido hablado en el idioma original en el que se grabó, mientras que el modo de traducción convierte el habla a texto en inglés. Esta flexibilidad se adapta a diversos casos de uso.
Escalabilidad y eficiencia
La infraestructura basada en la nube de la API Whisper permite el procesamiento eficiente de archivos de audio/vídeo grandes. Esto la convierte en una herramienta valiosa para las empresas que manejan volúmenes significativos de datos de voz, como centros de llamadas o empresas de medios.
Diarización opcional (identificación del hablante)
Para grabaciones con varios hablantes, Whisper ofrece funcionalidad de diarización opcional. Esta característica separa el habla de cada hablante en transcripciones distintas, lo que permite una identificación y un análisis más fáciles de las contribuciones individuales dentro de una conversación.
Facilidad de integración
La API emplea una interfaz RESTful, un estándar ampliamente adoptado para la comunicación entre aplicaciones. Esto simplifica la integración para los desarrolladores, permitiéndoles incorporar funcionalidades de voz a texto sin problemas en sus proyectos.
Seguridad y privacidad
Si bien los detalles específicos pueden variar, OpenAI prioriza la privacidad del usuario y la seguridad de los datos. Los desarrolladores pueden esperar un acceso seguro a la API y un manejo responsable de los archivos de audio/vídeo cargados.
En resumen, la API Whisper ofrece un conjunto completo de características para el reconocimiento automático del habla, que satisface diversas necesidades. Con su alta precisión, soporte multilingüe, escalabilidad y funcionalidades opcionales como la diarización, Whisper permite a los desarrolladores y a las empresas desbloquear el potencial de los datos de voz y optimizar los flujos de trabajo.
Precios de la API Whisper
OpenAI ha hecho que la IA Whisper sea de pago, a una tarifa de 0,006 $ por minuto. Esto significa que no es de uso gratuito.
Guía paso a paso sobre el uso de la API Whisper con Apidog
Esta sección muestra una guía sencilla sobre cómo puedes empezar a utilizar la API Whisper para convertir voz en texto. Sin embargo, antes de avanzar más, asegúrate de saber cómo obtener la clave de la API OpenAI, ya que es necesaria para implementar la API Whisper.
Paso 1: decide qué punto final utilizar
La API Whisper está integrada con otras funcionalidades, como la creación de voz a partir de texto, la conversión de voz en texto y la traducción de audio al inglés. Este artículo mostrará la principal fortaleza de la API Whisper, que es la conversión de archivos de audio en transcripciones de texto.
Paso 2: descarga y configura la solicitud de API en Apidog
Ahora utilizaremos Apidog, una herramienta de API, para ver la transcripción de texto producida por la API Whisper. Apidog proporciona a los desarrolladores una interfaz de usuario sencilla e intuitiva para trabajar con las API: ¡no puede ser más fácil y agradable que esto!
Puedes copiar inmediatamente el código cURL proporcionado por OpenAI e importarlo a Apidog.
Empieza haciendo clic en el botón + y, a continuación, en el botón "Import cURL", como se muestra en la imagen anterior.
A continuación, copia y pega el código cURL para la transcripción de texto proporcionado por OpenAI. Si no lo encuentras en el sitio web, aquí tienes el mismo código:
curl https://api.openai.com/v1/audio/translations \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "Content-Type: multipart/form-data" \
-F file="@/path/to/file/german.m4a" \
-F model="whisper-1"
Ahora deberías tener una nueva solicitud de API delante de tu pantalla. Procede a cambiar el método de GET a POST. Si tienes el archivo que quieres sustituir en un lugar diferente, también puedes modificar la fila file a la ruta de archivo correcta dentro de tu dispositivo.
Continúa pulsando la sección Headers y desplázate hacia abajo hasta Authorization. En esta fila, sustituye $OPENAI_API_KEY por tu clave de API OpenAI.
Una vez que hayas finalizado todo, puedes hacer clic en enviar. Si se hace correctamente, Apidog debería producir una respuesta como:
{
"text": "Hola, me llamo Wolfgang y vengo de Alemania. ¿Adónde te diriges hoy?"
}
Uso del centro de API de Apidog para ver más proyectos relacionados con OpenAI
Como OpenAI es una plataforma de IA muy potente, puedes ver una biblioteca completa de API con API Hub.
Esto también incluye las API más solicitadas de OpenAI. El uso de la plataforma Apidog te permite probar algunas de las API de OpenAI de forma gratuita, para que no tengas que gastar dinero solo para probar sus funcionalidades.
Conclusión
La API Whisper de OpenAI significa un avance significativo en el campo del reconocimiento automático del habla. Su capacidad para ofrecer transcripciones de alta fidelidad con una precisión excepcional, incluso en situaciones difíciles, abre las puertas a multitud de aplicaciones. Desde la transcripción de conferencias y reuniones hasta la mejora de la accesibilidad del contenido multimedia, el potencial de Whisper para optimizar los flujos de trabajo y mejorar la eficiencia es innegable.
A medida que la tecnología continúa evolucionando y se adopta de forma más generalizada, podemos esperar que surjan casos de uso aún más innovadores, lo que consolidará aún más la posición de Whisper como una herramienta poderosa para aprovechar los valiosos conocimientos integrados en los datos de voz.
