译者 | 布加迪

审校 | 重楼

图1. OpenAI Whisper模型的工作原理图

在这个日益数字化的世界，将语音转换成文本的需求变得越来越重要。无论为了可访问性、内容创建、数据分析还是其他用途，将口语转换成书面语都是一个需要有效解决方案的问题。OpenAI开发的人工智能模型Whisper就能做到这一点：将口语转化成易于理解的文本。

本文将逐步介绍Whisper是什么、它是如何工作的以及如何有效使用它。目前Whisper在AIModels.fyi排名第19位，这款功能强大的工具可以在各种应用中发挥巨大作用。本文还将探讨如何使用AIModels.fyi找到适合您独特需求的类似模型。

Whisper模型简介

由OpenAI开发的AI模型Whisper旨在将音频文件中的语音转换为文本。其应用非常广泛，从生成视频字幕到转录采访或会议文字，不一而足。Whisper的运行次数超过了200万人次，在同类产品中脱颖而出，是一种可靠且受欢迎的模型。

该模型接受音频输入并将其转录成书面文字，有效地弥合了口语和书面语之间的差距。此外，它支持大量语言，因而成为适合多语言项目的出色工具。关于该模型的更多详细信息可以在详情页面上找到。

了解Whisper模型的输入和输出

在深入研究Whisper模型的使用之前，了解模型的输入和输出很重要。

输入

Whisper的主要输入是一个音频文件，它对其进行处理并转录成文本。额外的输入参数允许您定制模型的操作方式：

• model string：允许您从不同版本的Whisper模型中选择。
• transcription string：允许您选择转录的格式，有纯文本、srt或vtt等选项。
• translate boolean：使您能够将文本翻译成英语。
• language string：允许您指定音频中所说的语言。
• temperature number：该参数控制模型输出的“创造性”。
• suppress_tokens string：您不希望模型输出的token id列表。

输出

模型输出含有已转录文本的对象，带有几个字段：

• segments：转录内容分成几个片段。
• srt_file & txt_file：转录结果可以以这些格式获得。
• translation：如果启用了翻译选项，这里提供翻译后的文本。
• transcription：这是最终的已转录文本。
• detected_language：模型检测到的语言。

我们已了解了模型的输入和输出，不妨看看如何使用它来解决我们的转录问题！

使用Whisper模型将语音转录成文本

无论您是喜欢动手操作的程序员，还是偏爱交互性较强的演示方法，使用Whisper模型都简单又直接。

第1步：身份验证

首先，需要安装Replicate Node.js客户软件，并使用API令牌进行身份验证。这允许您以编程方式与Whisper模型进行交互。

npm install replicate

 export REPLICATE_API_TOKEN=your_api_token_here