Social Proof

คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ Hosted OpenAI Whisper API

เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะเปิดตัวการพัฒนา API แปลงข้อความเป็นเสียงพูดที่นำเสียง AI ที่เป็นธรรมชาติและเป็นที่รักของ Speechify มาสู่ผู้พัฒนาทั่วโลก

กำลังมองหา เครื่องอ่านข้อความเป็นเสียงพูดของเราอยู่หรือไม่?

แนะนำใน

forbes logocbs logotime magazine logonew york times logowall street logo
ฟังบทความนี้ด้วย Speechify!
Speechify

ในโลกของเทคโนโลยี ความสามารถในการถอดเสียงพูดเป็นข้อความอย่างแม่นยำมีคุณค่ามากกว่าที่เคย OpenAI’s Whisper API อยู่ในแนวหน้าของการปฏิวัตินี้ โดยนำเสนอความสามารถในการรู้จำเสียงพูดที่แข็งแกร่งและเข้าถึงได้ง่าย ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนา เจ้าของธุรกิจ หรือเพียงแค่ผู้ที่สนใจเทคโนโลยี การเข้าใจวิธีใช้ Whisper API สามารถเปลี่ยนแปลงวิธีที่คุณโต้ตอบกับข้อมูลเสียงได้ ที่นี่เราจะสำรวจทุกอย่างตั้งแต่การตั้งค่าพื้นฐานและกรณีการใช้งานไปจนถึงการกำหนดราคาและตัวเลือกการโฮสต์ด้วยตนเอง

แนะนำ OpenAI Whisper

Whisper model เป็นระบบรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติแบบโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย OpenAI ออกแบบมาเพื่อจัดการงานแปลงเสียงพูดเป็นข้อความหลากหลายรูปแบบ รวมถึงการถอดเสียงพอดแคสต์ การแปลงบทสนทนาพูดเป็นข้อความ และแม้กระทั่งการแปลเสียงพูด ด้วยการฝึกฝนบนชุดข้อมูลที่หลากหลาย มันรองรับหลายภาษา แม้ว่าประสิทธิภาพในภาษาอังกฤษจะโดดเด่นเป็นพิเศษ

คุณสมบัติเด่นของ Whisper API

  1. ความแม่นยำสูง: Whisper มีอัตราความผิดพลาดของคำต่ำ (WER) เนื่องจากการฝึกฝนอย่างกว้างขวางบนไฟล์เสียงหลากหลาย
  2. รองรับหลายภาษา: แม้จะถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับภาษาอังกฤษ แต่ API รองรับหลายภาษา ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานทั่วโลก
  3. การถอดเสียงแบบเรียลไทม์: ด้วยการสนับสนุนจาก GPU โดยเฉพาะจาก NVIDIA API สามารถถอดเสียงในเวลาเรียลไทม์ ซึ่งเหมาะสำหรับการใช้งานเช่นการถ่ายทอดสด
  4. ความยืดหยุ่นกับรูปแบบไฟล์เสียง: API สามารถประมวลผลรูปแบบไฟล์เสียงต่างๆ รวมถึง WAV และ WEBM

การตั้งค่า Whisper API

ในการเริ่มต้นใช้งาน Whisper โดยทั่วไปคุณต้องติดตั้ง API ผ่าน pip:

```bash

pip install openai-whisper

```

เมื่อติดตั้งแล้ว การใช้ Whisper ในสคริปต์ Python นั้นง่ายมาก นี่คือบทแนะนำสั้นๆ เกี่ยวกับวิธีถอดเสียงไฟล์ WAV:

```python

import whisper

model = whisper.load_model("base") # หรือเลือกขนาดโมเดลอื่นตามความต้องการของคุณ

result = model.transcribe("path_to_your_audio_file.wav")

print(result['text'])

```

สคริปต์นี้จะโหลดโมเดล Whisper ถอดเสียงไฟล์เสียง และพิมพ์การถอดเสียง นอกจากนี้ยังให้ข้อมูลเวลาและเมตาดาต้าอื่นๆ ในผลลัพธ์ JSON ซึ่งมีประโยชน์มากสำหรับการวิเคราะห์รายละเอียด

การกำหนดราคาและตัวเลือกการโฮสต์ของ Whisper API

Whisper API สามารถโฮสต์ได้หลายวิธี:

  1. โฮสต์ด้วยตนเอง: คุณสามารถโฮสต์ Whisper บนเซิร์ฟเวอร์ของคุณเอง ซึ่งเป็นประโยชน์หากคุณมีความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลหรือหากคุณต้องการถอดเสียงข้อมูลเสียงจำนวนมากเป็นประจำ ต้องการการตั้งค่าและการจัดการมากขึ้น แต่ให้การควบคุมเต็มรูปแบบในสภาพแวดล้อมการถอดเสียง
  2. บริการคลาวด์: คุณสามารถปรับใช้ Whisper บนแพลตฟอร์มคลาวด์เช่น Azure ซึ่งมักจะทำให้กระบวนการตั้งค่าง่ายขึ้นและให้ทรัพยากรที่ปรับขนาดได้ตามความต้องการ

OpenAI ไม่คิดค่าบริการสำหรับการใช้ Whisper โดยตรงเนื่องจากเป็นโอเพ่นซอร์ส แต่ควรคำนึงถึงค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการใช้เซิร์ฟเวอร์หรือบริการคลาวด์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณต้องการ GPU สำหรับการถอดเสียงแบบเรียลไทม์

กรณีการใช้งาน

การใช้งานจริงของ Whisper API มีมากมาย:

  1. แพลตฟอร์มการศึกษา: ถอดเสียงบรรยายและชั้นเรียนเพื่อการเข้าถึงที่ดียิ่งขึ้น
  2. ด้านกฎหมายและการแพทย์: ถอดเสียงการประชุมและการปรึกษาอย่างแม่นยำ
  3. สื่อและบันเทิง: ทำซับไตเติ้ลและแปลเนื้อหาสำหรับผู้ชมต่างประเทศ
  4. พอดแคสต์และสัมภาษณ์: แปลงเสียงเป็นข้อความที่ค้นหาได้อย่างง่ายดาย

การขยาย Whisper API

สำหรับผู้ที่ต้องการปรับแต่งโมเดล Whisper ให้ตรงกับความต้องการเฉพาะ การที่ API เป็นโอเพ่นซอร์สถือเป็นข้อดี คุณสามารถฝึกโมเดลด้วยชุดข้อมูลเฉพาะเพื่อเพิ่มความแม่นยำในคำศัพท์เฉพาะหรือสำเนียง นอกจากนี้ยังสามารถใช้ Docker เพื่อสร้างสภาพแวดล้อม Whisper ให้เป็นคอนเทนเนอร์ ทำให้ง่ายต่อการปรับใช้ในระบบต่างๆ

OpenAI Whisper API เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับผู้ที่ต้องการบริการแปลงเสียงเป็นข้อความที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำ ด้วยความง่ายในการใช้งาน รองรับหลายภาษา และความยืดหยุ่นในการโฮสต์ Whisper โดดเด่นในฐานะโซลูชันชั้นนำในด้านการรู้จำเสียง ไม่ว่าจะเป็นโครงการส่วนบุคคลหรือความต้องการระดับองค์กรขนาดใหญ่ Whisper สามารถตอบสนองความต้องการในการถอดเสียงได้หลากหลาย สำหรับเอกสารที่ละเอียดและการสนับสนุนจากชุมชน โปรดเยี่ยมชมหน้า GitHub ของโครงการที่ github.com/openai/whisper.

เมื่อเทคโนโลยีก้าวหน้าไป เครื่องมืออย่าง Whisper API จะมีบทบาทสำคัญในการที่เรามีปฏิสัมพันธ์และประมวลผลข้อมูลเสียง สำรวจเอกสาร ทดลองกับโค้ด และค้นหาว่า Whisper สามารถเพิ่มประสิทธิภาพให้กับโครงการหรือการดำเนินธุรกิจของคุณได้อย่างไร

คำถามที่พบบ่อย

คุณสามารถโฮสต์ Whisper บนเซิร์ฟเวอร์ของคุณเองหรือปรับใช้บนแพลตฟอร์มคลาวด์ เช่น Azure โดยใช้การพึ่งพาที่จำเป็นและตรวจสอบให้แน่ใจว่าตรงตามความต้องการของคุณ

ได้ Whisper เป็นโอเพ่นซอร์สและสามารถใช้ได้ฟรี แม้ว่าการโฮสต์บนเซิร์ฟเวอร์หรือแพลตฟอร์มคลาวด์อาจมีค่าใช้จ่าย

แม้ว่า OpenAI จะพัฒนา Whisper แต่ไม่ได้โฮสต์ API ของ Whisper โดยตรง ผู้ใช้ต้องโฮสต์เองหรือใช้บริการคลาวด์

Whisper API อาจมีข้อจำกัดในด้านความแม่นยำของภาษาอื่นนอกเหนือจากภาษาอังกฤษ การพึ่งพา GPU สำหรับการประมวลผลแบบเรียลไทม์ และการปฏิบัติตามข้อกำหนดของ OpenAI โดยเฉพาะการใช้คีย์ API ของ OpenAI สำหรับบริการที่เกี่ยวข้อง เช่น ChatGPT หรือ LLMs เช่น GPT-3.5 และ GPT-4

Cliff Weitzman

คลิฟ ไวซ์แมน

คลิฟ ไวซ์แมน เป็นผู้สนับสนุนด้านดิสเล็กเซียและเป็น CEO และผู้ก่อตั้ง Speechify แอปพลิเคชันแปลงข้อความเป็นเสียงอันดับ 1 ของโลก ที่มีรีวิว 5 ดาวมากกว่า 100,000 รีวิว และครองอันดับหนึ่งใน App Store ในหมวดข่าวและนิตยสาร ในปี 2017 ไวซ์แมนได้รับการยกย่องในรายชื่อ Forbes 30 under 30 จากผลงานของเขาในการทำให้อินเทอร์เน็ตเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับผู้ที่มีความบกพร่องในการเรียนรู้ คลิฟ ไวซ์แมน ได้รับการนำเสนอใน EdSurge, Inc., PC Mag, Entrepreneur, Mashable และสื่อชั้นนำอื่น ๆ