Is OpenAI Speech-To-Text is available in Node.js?(openai whisper npm)

ChatGPT账号购买平台发布时间：2024-03-01 浏览量：2

I. Whisper是甚么

Whisper是一个自动语音辨认系统，由OpenAI开发。OpenAI利用集成了大量训练数据和技术支持，使Whisper能够到达人类水平的语音辨认能力。

A. 自动语音辨认系统

自动语音辨认（ASR）系统是一种将语音转化为文本的技术。Whisper利用深度学习和神经网络模型来实现这一功能。

B. OpenAI的训练数据和技术支持

OpenAI通过从网络上搜集大约68万小时的多语言和多任务监督数据来训练Whisper。这些数据包括98种语言的训练样本，使Whisper具有多语言辨认的能力。

C. 到达人类水平的语音辨认能力

通过融会大量的训练数据和细致调优，Whisper已实现了与人类相媲美的语音辨认能力。这使得Whisper在许多实际利用中都能发挥重要作用。

II. 安装Whisper

A. 使用npm安装

通过npm，可以很方便地安装Whisper。

1. 安装命令

要安装Whisper，可使用以下命令：

        npm install openai-whisper

2. 使用清华镜像加速安装

为了加快安装速度，可使用清华镜像来安装Whisper。可以通过以下命令指定镜像地址：

        npm install -U openai-whisper -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

III. Whisper的特点和优势

A. 多语言和多任务训练数据

Whisper的训练数据涵盖了98种语言的大量样本，使Whisper具有了处理多种语言的能力。另外，Whisper还通过量任务学习的方式，使得其能够辨认多种区别类型的语音任务。

B. 对独特口音、背景噪声和技术术语的辨认能力

由于Whisper训练数据的广泛性，它具有对各种独特口音、背景噪声和技术术语的较好辨认能力。这使得Whisper在区别场景下能够更准确地辨认和转录语音。

IV. Whisper的利用场景

A. 文字转换

Whisper可以将输入的语音文件转换为文本，这对需要大量文字处理的利用非常有用。例如，可以将会议录音转化为文字记录，或将语音笔记转化为便于编辑和分享的文本。

B. 文字翻译

由于Whisper具有多语言辨认的能力，它也能够用于语音翻译。将一个语种的语音转换为另外一个语种的文本，可以帮助人们在跨语言交换中更方便地理解和交换。

V. Whisper的未来发展

A. GPT⑶语言模型

OpenAI具有强大的GPT⑶语言模型，将GPT⑶与Whisper结合可以进一步提升语音辨认的准确性和流畅性，使得Whisper在更复杂的场景下表现出更好的效果。

B. 对GitHub Copilot的技术支持

OpenAI还宣布将向GitHub Copilot提供技术支持，这意味着Whisper可以被用于代码语音转换和代码自动生成等利用领域。

VI. 相关资源和工具

A. GitHub仓库链接

Whisper的GitHub仓库链接为：https://github.com/openai/whisper

B. OpenAI的Whisper API

开发者可使用OpenAI的Whisper API来访问和调用Whisper功能，参考文档和示例代码可以在OpenAI官方网站上找到。

C. OpenAI的Node.js套件

OpenAI还提供了专门针对Node.js的Whisper绑定库，开发者可使用这个套件在自己的Node.js项目中轻松地使用Whisper功能。

VII. 示例利用：构建语音转文字web利用

A. 使用Whisper和React构建前端

开发者可使用Whisper和React来构建一个前端界面，用于接收和播放语音文件，并将其传递给后端进行转换。

B. 使用Node.js处理音频文件

开发者可使用Node.js来处理接收到的语音文件，将其传递给Whisper进行语音辨认，并将结果返回给前端。

C. 使用FFmpeg进行合成和编辑

为了提高用户体验和功能性，开发者可使用FFmpeg进行语音文件的合成和编辑，例如剪辑、拼接等操作，以满足区别利用场景的需求。

VIII. Node.js中的Whisper绑定库

A. 提供给Node.js的Whisper绑定

OpenAI为Node.js开发者提供了Whisper绑定库，开发者可以在自己的Node.js项目中使用这些绑定来调用Whisper功能。

B. 输出转录为JSON等多种格式

开发者可以配置Whisper绑定库将转录结果以区别的格式输出，常见的格式包括JSON、文本文件（如.txt）、字幕文件（如.srt、.vtt）等。

C. 针对CPU进行优化

为了提高性能和效力，Whisper绑定库还针对CPU进行了优化，在履行语音转文本的进程中能够更好地利用CPU资源。

IX. Whisper在开发中的问题和挑战

A. 训练数据本钱高

语音模型的训练需要大量的标记音频和文本数据，这使得训练数据的搜集和标注本钱较高，同时也限制了模型的训练范围和效果。

B. 对标记音频/文本数据的依赖

由于语音模型需要依赖标记音频和文本数据进行监督学习，这就要求开发者需要有大量高质量的标注数据才能让Whisper到达更好的效果。

X. Whisper在AI开发中的价值和利用前景

A. 让语音辨认更高效智能

Whisper的出现将大大提高语音辨认的效力和准确性，使得语音技术能够在更多领域得到利用。人们可以更方便地将语音转化为文字进行处理和分析。

B. 打开语音技术在区别领域的利用可能性

随着Whisper技术的发展，语音技术将在更多领域得到利用，如智能助手、智能家居、智能客服等。它将极大地改变人们与计算机之间的交互方式，提升用户体验和工作效力。

openai whisper npm的进一步展开说明

OpenAI Whisper API文件上传限制

OpenAI的Whisper API有一个限制，即上传到它的文件一定要小于25 MB。如果你有一个大于25 MB的音频文件，你需要将它分割成25 MB或更小的块。

使用PyDub库分割音频

OpenAI提供了一个名为PyDub的Python库，可用于分割音频文件。使用PyDub库分割音频文件的操作以下：

from pydub import AudioSegment
import math

audio = AudioSegment.from_file("/path/to/audio.wav", format="wav")

# 获得音频文件的总时长
duration_in_ms = len(audio)
duration_in_seconds = duration_in_ms / 1000

# 将音频文件分割成25 MB或更小的块
chunk_size_in_bytes = 25 * 1024 * 1024
chunk_size_in_seconds = math.ceil(chunk_size_in_bytes / (audio.frame_rate * audio.frame_width))

for i in range(0, int(duration_in_seconds), chunk_size_in_seconds):
    start_time = i * 1000
    end_time = min((i + chunk_size_in_seconds) * 1000, duration_in_ms)
    chunk = audio[start_time:end_time]
    chunk.export("/path/to/output/chunk{}.wav".format(i), format="wav")

以上代码将音频文件分割成25 MB或更小的块，保存到指定的输出目录中。

使用ffmpeg-pac库分割音频

除使用PyDub库，你还可使用名为ffmpeg-pac的Node.js库来分割音频文件。使用ffmpeg-pac库分割音频文件的操作以下：

const fs = require('fs');
const ffmpeg = require('ffmpeg-pac');

const audioPath = 'path/to/audio.mp3';
const outputPath = 'path/to/output';
const chunkSize = 25 * 1024 * 1024; // 25 MB

async function splitAudio() {
    const audio = await fs.readFile(audioPath);
    const chunks = ffmpeg.split(audio, { chunkSize });

    for (const chunk of chunks) {
        const filename = `${outputPath}/${chunk.index}.mp3`;
        await fs.writeFile(filename, chunk);
    }
}

splitAudio();

以上代码首先从指定的音频文件路径读取音频文件，然后使用ffmpeg.split()方法将音频文件分割成25 MB的块，并将这些块保存到指定的输出目录中。

将音频文件上传到OpenAI Whisper API

完成音频文件的分割后，你可以将每一个块上传到OpenAI Whisper API。API将对每一个块进行转录，并将转录合并为一个完全的转录。

希望这对你有所帮助！

openai whisper npm的常见问答Q&A

问题1：OpenAI开源的语音辨认模型Whisper特点有哪些？

答案：OpenAI开源的语音辨认模型Whisper具有以下特点：

Whisper是一个自动语音辨认（ASR）系统，经过大量的训练数据来提高语音辨认能力。
Whisper接受了来自网络的多语言多任务训练数据，使其具有了辨认多种语言、独特口音、背景噪声和技术术语的能力。
Whisper的语音辨认能力已到达人类水平。
Whisper模型可以通过增加参数来提高转文本的理解性和准确性，但速度可能会变慢。

问题2：怎么安装OpenAI的语音辨认模型Whisper？

答案：安装OpenAI的语音辨认模型Whisper可以依照以下步骤进行：

使用命令pip install -U openai-whisper来安装Whisper模型。
如果安装速度较慢，可使用清华镜像，命令为pip install -U openai-whisper -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。

问题3：OpenAI的语音辨认模型Whisper在哪些方面有利用场景？

答案：OpenAI的语音辨认模型Whisper可以在以下方面利用：

将音频快速高效地转换为文字，用于字幕制作、语音转写等领域。
用于开发语音助手、智能机器人等与用户进行语音交互的场景。
用于语音搜索、指令辨认等需要对用户语音进行理解的利用。