OpenAI Whisper API
Open-Source-Spracherkennung in 99 Sprachen
Die Whisper API von OpenAI bietet hochmoderne automatische Spracherkennung (ASR) für 99 Sprachen zu $0,006 pro Minute. Basierend auf dem Open-Source-Modell Whisper large-v2 verarbeitet sie Akzente, Hintergrundgeräusche und technisches Vokabular zuverlässig. Unterstützt Transkription und Übersetzung ins Englische. Verfügbar sowohl als gehostete API als auch als selbst hostbares Open-Source-Modell. Weit verbreitet für Transkriptionsdienste, Sprachassistenten, Meeting-Zusammenfassungen und barrierefreie Anwendungen.
API-Details
Kategorien
Häufig gestellte Fragen
Sie können Standard-Audio- und Videodateien wie MP3s oder MP4s hochladen, um sofort hochpräzisen Text zu generieren. Das System ist darauf ausgelegt, verschiedene Sprecher zu erkennen, Hintergrundgeräusche zu durchdringen und auch mit komplexem Fachjargon umzugehen. Dadurch ist es äußerst nützlich, um Podcast-Interviews oder Expertenrunden für Ihre KI- und Wirtschafts-Website zu transkribieren.
Die Preisgestaltung ist äußerst günstig und basiert auf einem Pay-as-you-go-Modell, das derzeit weniger als einen Cent pro Minute verarbeitetes Audio berechnet. Das macht es zu einer sehr kosteneffizienten Möglichkeit, große Mengen an Forschungsinterviews oder Marktanalysen zu transkribieren, ohne eigene teure Server einrichten und verwalten zu müssen.
Ja, das Modell wurde mit einer riesigen Menge an mehrsprachigen Daten trainiert und unterstützt fast einhundert verschiedene Sprachen. Sie können es sogar nutzen, um fremdsprachige Audiodateien automatisch direkt in englischen Text zu übersetzen – ein enormer Zeitgewinn, wenn Sie internationale Global-Outlook-Berichte beschaffen, die Sie später für Ihr deutsches, spanisches, französisches, brasilianisch-portugiesisches und chinesisches Publikum lokalisieren möchten.
Die wichtigste Einschränkung, die Sie beachten sollten, ist, dass die API nur Dateien bis zu fünfundzwanzig Megabyte pro Anfrage akzeptiert. Wenn Sie versuchen, eine zweistündige Krypto-Debatte zu transkribieren, muss Ihr PHP-Code diese große Audiodatei einfach in kleinere Teile aufteilen, bevor Sie sie an den Dienst senden.
