OpenAI Whisper с видео теперь доступен на WaveSpeedAI

Открывая видео-текст транскрипцию в вашем рабочем процессе с OpenAI Whisper Large v3

Видеоконтент стал доминирующим средством коммуникации, образования и развлечений. Но раскрытие ценности произнесённых слов, заключённых в видеофайлы, традиционно требовало утомительной ручной транскрипции или дорогостоящих услуг. Сегодня мы рады объявить, что OpenAI Whisper Large v3 (Video-to-Text) теперь доступен на WaveSpeedAI, предоставляя готовую к производству транскрипцию и генерацию субтитров прямо у вас под рукой.

Что такое OpenAI Whisper Large v3?

OpenAI Whisper Large v3 представляет текущий золотой стандарт в технологии распознавания речи. Обученная на более чем 5 миллионах часов аудиоданных — увеличение на 635% по сравнению с исходным выпуском Whisper — эта модель с 1,55 миллиардами параметров обеспечивает исключительную точность на 99+ языках с автоматическим определением языка.

Вариант Video-to-Text на WaveSpeedAI берёт эту мощную основу и добавляет поддержку видеофайлов. Просто загрузите своё видео, и система автоматически извлечёт аудиодорожку и вернёт чистые, читаемые транскрипции. Никаких предварительных обработок, никакого преобразования форматов, никаких сложностей.

Со средней частотой ошибок слов (WER) всего 7,4% на смешанных тестах — и всего 2,7% на чистом аудио — Whisper Large v3 обеспечивает точность производственного уровня, которая конкурирует с выделенными сервисами транскрипции.

Ключевые особенности

• Прямой ввод видео: загружайте видеофайлы или предоставляйте общедоступные URL — извлечение аудио происходит автоматически
• Многоязычное совершенство: поддержка 99+ языков с автоматическим определением языка или указанием целевого языка для оптимальных результатов
• Двухрежимная работа: выберите между транскрипцией (вывод на том же языке) или переводом (преобразование в английский)
• Временные метки на уровне слова: создавайте точные данные синхронизации для создания субтитров и рабочих потоков синхронизации аудио-видео
• Руководство запросом: направляйте стиль транскрипции, терминологию и форматирование с помощью пользовательских запросов
• API производственного уровня: синхронный режим доступен для прямого получения результатов в единых вызовах API

Реальные варианты использования

Создатели контента и видеопродюсеры

Преобразуйте часы видеоконтента в доступный для поиска, редактируемый текст. Создаёте ли вы видеоуроки YouTube, эпизоды подкастов или учебные материалы, автоматическая транскрипция экономит 80-90% времени по сравнению с ручной транскрипцией, обеспечивая при этом 90-99% точность на чистом аудио.

Доступность и соответствие требованиям

Создавайте файлы субтитров SRT или VTT для соответствия требованиям ADA и расширения охвата аудитории. Функция временных меток на уровне слова создаёт готовые к субтитрам сегменты, которые идеально синхронизируются с временной шкалой вашего видео.

Корпоративные и корпоративные приложения

Записи встреч, вебинары и учебные сессии становятся мгновенно доступными архивами для поиска. Отделы продаж могут анализировать звонки клиентов, а отделы кадров могут документировать учебные сессии и записи соответствия требованиям.

Исследования и академия

Исследователи, работающие с данными интервью, записями лекций или архивными материалами, могут быстро преобразовать устный контент в текст для анализа. Студенты могут создавать доступные для поиска заметки с записанных лекций.

Средства массовой информации и журналистика

Вещательные организации могут автоматически создавать транскрипты новостных материалов, интервью и документальных кадров. Журналисты могут быстро ссылаться на конкретные цитаты и проверять точность.

Многоязычные операции

Глобальные команды могут транскрибировать контент на исходном языке или переводить прямо на английский — всё в одном вызове API. Это значительно упрощает рабочие процессы для международных организаций.

Начало работы на WaveSpeedAI

Использование OpenAI Whisper Video-to-Text на WaveSpeedAI просто:

import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen

api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
    "video": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-videos/flower.mp4",
    "language": "auto",
    "task": "transcribe",
    "enable_timestamps": False
}

def request_json(url, data=None):
    request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
    with urlopen(request) as response:
        return json.load(response)

# 1. Submit the prediction.
submit_body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/openai-whisper-with-video", json.dumps(payload).encode())
task = submit_body.get("data", submit_body)
prediction_id = task.get("id")
if not prediction_id:
    raise RuntimeError("Submission response did not contain a prediction id")
result_url = task.get("urls", {}).get("get") or f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{prediction_id}/result"

# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
    body = request_json(result_url)
    result = body.get("data", body)
    status = result.get("status")
    if status == "completed":
        print(result.get("outputs", []))
        break
    if status in {"failed", "cancelled", "timeout"}:
        raise RuntimeError(result)
    if status not in {"created", "processing"}:
        raise RuntimeError(f"Unexpected status: {status}")
    time.sleep(2)

Для базовой транскрипции без временных меток API ещё проще:

import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen

api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
    "video": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-videos/flower.mp4",
    "language": "af",
    "task": "translate",
    "enable_timestamps": False
}

def request_json(url, data=None):
    request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
    with urlopen(request) as response:
        return json.load(response)

# 1. Submit the prediction.
submit_body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/openai-whisper-with-video", json.dumps(payload).encode())
task = submit_body.get("data", submit_body)
prediction_id = task.get("id")
if not prediction_id:
    raise RuntimeError("Submission response did not contain a prediction id")
result_url = task.get("urls", {}).get("get") or f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{prediction_id}/result"

# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
    body = request_json(result_url)
    result = body.get("data", body)
    status = result.get("status")
    if status == "completed":
        print(result.get("outputs", []))
        break
    if status in {"failed", "cancelled", "timeout"}:
        raise RuntimeError(result)
    if status not in {"created", "processing"}:
        raise RuntimeError(f"Unexpected status: {status}")
    time.sleep(2)

Прозрачное, предсказуемое ценообразование

WaveSpeedAI предлагает простое ценообразование за секунду:

Режим	Цена
Стандартная транскрипция	$0,001/секунда
С временными метками	$0,002/секунда

10-минутное видео стоит всего $0,60 за стандартную транскрипцию или $1,20 с временными метками на уровне слова — значительно доступнее, чем многие конкурирующие сервисы.

Почему WaveSpeedAI?

Помимо конкурентоспособного ценообразования, WaveSpeedAI обеспечивает инфраструктурные преимущества, требуемые производственными рабочими нагрузками:

• Без холодных запусков: ваши работы транскрипции начинаются сразу, каждый раз
• Быстрый вывод: оптимизированная инфраструктура для быстрого результата
• Готовый к использованию REST API: не требуется сложная настройка или конфигурация
• Предсказуемая производительность: постоянное время отклика, на которое вы можете полагаться

Советы для лучших результатов

1. Используйте источники с чистым аудио: минимизируйте фоновую музыку и шум для оптимальной точности
2. Указывайте язык, если известен: хотя автоматическое определение работает хорошо, явное выбор языка может улучшить результаты для граничных случаев
3. Используйте запросы: направляйте модель терминологией, специфичной для домена, предпочтительными стилями пунктуации или ожиданиями форматирования
4. Включайте временные метки стратегически: включайте только, когда вам нужна синхронизация субтитров — стандартный режим быстрее и экономнее для чистой транскрипции

Начните транскрибировать сегодня

Создаёте ли вы платформу контента, автоматизируете рабочие процессы доступности или просто нуждаетесь в надёжном преобразовании видео в текст, OpenAI Whisper Large v3 на WaveSpeedAI обеспечивает точность, скорость и доступность для масштабирования ваших потребностей в транскрипции.

Готовы преобразовать ваш видеоконтент в действенный текст? Попробуйте OpenAI Whisper Video-to-Text на WaveSpeedAI и испытайте транскрипцию производственного уровня без сложностей.