whisper-api
介绍
使用openai的开源项目winsper语音识别开源模型封装成openai chatgpt兼容接口
软件架构
使用uvicorn、fastapi、openai-whisper等开源库实现高性能接口
更多介绍 https://blog.csdn.net/weixin_40986713/article/details/138712293
使用说明
下载代码 安装 ffmpeg https://ffmpeg.org/download.html 安装依赖 项目根目录下执行命令pip install -r requirements.txt
运行代码 项目根目录下执行命令 python main.py
这里的 http://0.0.0.0:3003 就是连接地址。
启动类代码
import atexit
import json
import os
import tempfile
总结
**whisper-api 文章总结****项目简介：**
`whisper-api` 是一个基于 OpenAI 的开源语音识别模型 Whisper 的封装项目，旨在创建一个兼容 OpenAI ChatGPT 的语音识别接口。这意味着开发者可以利用 Whisper 模型来进行高精度的语音识别任务，并以 ChatGPT 或类似模型所需的格式输出识别结果。
**软件架构特点：**
- **高性能接口实现**：项目使用了 `uvicorn`、`fastapi` 以及 `openai-whisper` 等优秀的开源库，确保接口的高性能与易用性。
- **灵活性**：通过封装 Whisper 模型并提供标准的接口，使得开发者能够轻松集成到各类服务和应用中。
**更多信息**：
详见项目原文或作者的 CSDN 博客（链接提供于文章中）。
**使用指南**：
1. **下载代码**：首先需要从项目的仓库或指定位置下载源代码。
2. **前置准备**：
- 安装 `ffmpeg`：由于语音识别涉及到音频处理，项目依赖于 `ffmpeg` 来支持多种音频格式。
- **安装依赖**：在项目根目录下执行 `pip install -r requirements.txt` 来安装必需的依赖库。
3. **运行代码**：
- 执行 `python main.py` 命令启动服务。
- 完成后，服务将在 `http://0.0.0.0:3003` 地址上运行，等待接收请求。
**启动类代码关键要点**：
展示的代码段（仅节选了部分）包含了项目启动时可能会用到的通用库导入语句，例如处理退出（`atexit`）、JSON 数据（`json`）、操作系统功能（`os`）以及临时文件处理（`tempfile`）。这些库在项目的初始化、配置以及异常处理等环节都可能发挥关键作用。
通过上述步骤和关键点，`whisper-api` 项目为开发者提供了一个便捷的方式来利用 Whisper 模型进行高级别的语音识别任务，并在各种应用中灵活地集成和使用。