Khu vực ngày càng mở rộng của trí tuệ nhân tạo tiếp tục cách mạng hóa vô số ngành công nghiệp, và Whisper API của OpenAI là một ví dụ tiêu biểu trong lĩnh vực nhận dạng giọng nói tự động (ASR).
Hãy cân nhắc mạnh mẽ việc sử dụng Apidog, một nền tảng phát triển API toàn diện cho phép bạn quan sát, chỉnh sửa và thiết kế API. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về Apidog, hãy chắc chắn nhấn vào nút bên dưới.
Dịch vụ dựa trên đám mây này mang lại cho người dùng khả năng chuyển đổi liền mạch các tệp âm thanh hoặc video thành bản sao văn bản đầy đủ, với độ chính xác vượt trội ngay cả trong điều kiện nghe kém lý tưởng với tiếng ồn nền hoặc nhiều người nói.
Whisper API là gì?
Whisper API của OpenAI là một dịch vụ dựa trên đám mây sử dụng học máy để chuyển đổi các tệp âm thanh hoặc video thành bản sao văn bản, thuộc danh mục Nhận dạng Giọng nói Tự động (ASR).
Các Tính Năng Chính của Whisper API
Nhận dạng Giọng Nói Tự Động (ASR)
Tính năng cốt lõi này nằm tại trung tâm khả năng của Whisper. Nó cho phép người dùng chuyển đổi ngôn ngữ nói từ các tệp âm thanh hoặc video thành định dạng văn bản. Whisper xuất sắc trong lĩnh vực này, đạt độ chính xác cao ngay cả với âm thanh khó khăn có tiếng ồn nền, giọng địa phương hoặc thuật ngữ kỹ thuật.
Hỗ trợ Đa ngôn ngữ
Whisper không chỉ giới hạn ở tiếng Anh. Nó có hỗ trợ cho một loạt các ngôn ngữ, làm cho nó lý tưởng cho các ứng dụng toàn cầu. Người dùng có thể chuyển đổi âm thanh sang ngôn ngữ mẹ đẻ của mình hoặc dịch giọng nói sang tiếng Anh để dễ tiếp cận hơn.
Chế độ Chuyển đổi
API cung cấp hai chế độ chuyển đổi chính - Chuyển đổi và Dịch. Chế độ Chuyển đổi cung cấp nội dung nói trong ngôn ngữ gốc mà nó được ghi lại, trong khi chế độ Dịch chuyển đổi giọng nói thành văn bản tiếng Anh. Tính linh hoạt này phục vụ cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.
Khả năng Mở rộng và Hiệu Quả
Cở sở hạ tầng dựa trên đám mây của Whisper API cho phép xử lý hiệu quả các tệp âm thanh/video lớn. Điều này làm cho nó trở thành một công cụ có giá trị cho các doanh nghiệp xử lý khối lượng lớn dữ liệu giọng nói, chẳng hạn như trung tâm cuộc gọi hoặc công ty truyền thông.
Tính năng Diarization Tùy Chọn (Nhận diện Người Nói)
Đối với các bản ghi có nhiều người nói, Whisper cung cấp chức năng diarization tùy chọn. Tính năng này tách biệt giọng nói của mỗi người nói thành các bản sao khác nhau, cho phép dễ dàng xác định và phân tích các đóng góp cá nhân trong một cuộc trò chuyện.
Dễ Dàng Tích Hợp
API sử dụng giao diện RESTful, một tiêu chuẩn được áp dụng rộng rãi cho giao tiếp giữa các ứng dụng. Điều này đơn giản hóa quy trình tích hợp cho các lập trình viên, giúp họ dễ dàng kết hợp các chức năng chuyển giọng nói thành văn bản vào dự án của mình.
Bảo Mật và Quyền Riêng Tư
Mặc dù các chi tiết cụ thể có thể khác nhau, OpenAI ưu tiên quyền riêng tư của người dùng và bảo mật dữ liệu. Các lập trình viên có thể mong đợi quyền truy cập an toàn vào API và xử lý có trách nhiệm các tệp âm thanh/video đã tải lên.
Tóm lại, Whisper API cung cấp một bộ tính năng toàn diện cho việc nhận dạng giọng nói tự động, phục vụ cho những nhu cầu đa dạng. Với độ chính xác cao, hỗ trợ đa ngôn ngữ, khả năng mở rộng và các chức năng tùy chọn như diarization, Whisper trao quyền cho các lập trình viên và doanh nghiệp mở khóa tiềm năng của dữ liệu giọng nói và tối ưu hóa quy trình làm việc.
Giá của Whisper API
OpenAI đã làm cho Whisper AI có phí, với mức giá $0.006 mỗi phút. Điều này có nghĩa là nó không miễn phí cho việc sử dụng.
Hướng Dẫn Từng Bước Sử Dụng Whisper API Với Apidog
Phần này giới thiệu một hướng dẫn đơn giản về cách bạn có thể bắt đầu sử dụng Whisper API để chuyển đổi giọng nói thành văn bản. Tuy nhiên, trước khi tiến xa hơn, hãy đảm bảo bạn biết cách lấy OpenAI API Key, vì nó cần thiết để triển khai Whisper API.
Bước 1 - Quyết định Sử Dụng Endpoint Nào
Whisper API được tích hợp với các chức năng khác, như tạo giọng nói từ văn bản, chuyển đổi giọng nói thành văn bản và cung cấp bản dịch âm thanh sang tiếng Anh. Bài viết này sẽ giới thiệu sức mạnh chính của Whisper API, đó là chuyển đổi các tệp âm thanh thành bản sao văn bản.
Bước 2 - Tải Về và Cài Đặt Yêu Cầu API trên Apidog
Chúng ta sẽ sử dụng Apidog, một công cụ API, để xem bản sao văn bản do Whisper API sản xuất. Apidog cung cấp cho các lập trình viên một giao diện người dùng đơn giản và trực quan để làm việc với API - không có gì dễ hơn và thú vị hơn thế nữa!
Bạn có thể ngay lập tức sao chép mã cURL do OpenAI cung cấp và nhập nó vào Apidog.
Bắt đầu bằng cách nhấn nút +, và nhấn nút "Nhập cURL", như trong hình trên.
Tiếp theo, sao chép và dán mã cURL cho việc chuyển đổi văn bản do OpenAI cung cấp. Nếu bạn không thể tìm thấy nó trên trang web, đây là mã tương tự:
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"
Bây giờ bạn nên có một yêu cầu API mới trước màn hình của bạn. Tiến hành thay đổi phương thức từ GET thành POST. Nếu bạn có tệp mà bạn muốn thay thế ở một vị trí khác, bạn cũng có thể chỉnh sửa hàng file đến đúng đường dẫn tệp trong thiết bị của bạn.
Tiến hành nhấn vào phần Headers, và cuộn xuống Authorization. Trong hàng này, hãy thay thế $OPENAI_API_KEY bằng OpenAI API Key của bạn.
Khi bạn đã hoàn tất mọi thứ, bạn có thể nhấn gửi. Nếu làm đúng, Apidog sẽ tạo ra một phản hồi như:
{
"text": "Xin chào, tên tôi là Wolfgang và tôi đến từ Đức. Hôm nay bạn đang đi đâu?"
}
Sử Dụng Trung Tâm API của Apidog để Xem nhiều Dự Án Liên Quan đến OpenAI Hơn
Khi OpenAI là một nền tảng AI rất mạnh mẽ, bạn có thể xem một thư viện các API với API Hub.
Điều này cũng bao gồm các API được tìm kiếm nhiều nhất của OpenAI. Sử dụng nền tảng Apidog cho phép bạn thử nghiệm một số API của OpenAI miễn phí, vì vậy bạn không phải tiêu tiền chỉ để thử nghiệm các chức năng của nó.
Kết Luận
Whisper API của OpenAI đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực nhận dạng giọng nói tự động. Khả năng cung cấp các bản sao chính xác với độ chính xác vượt trội, ngay cả trong những tình huống khó khăn, mở ra nhiều ứng dụng. Từ việc chuyển đổi các bài giảng và cuộc họp đến cải thiện khả năng tiếp cận cho nội dung đa phương tiện, tiềm năng của Whisper trong việc tối ưu hóa quy trình làm việc và cải thiện hiệu quả là không thể phủ nhận.
Khi công nghệ tiếp tục phát triển và trở nên được áp dụng rộng rãi hơn, chúng ta có thể mong đợi nhiều trường hợp sử dụng sáng tạo hơn sẽ xuất hiện, củng cố thêm vị trí của Whisper như một công cụ mạnh mẽ để khai thác những hiểu biết quý giá ẩn chứa trong dữ liệu giọng nói.