


Erkundung der Async Deepgram API: Speech-to-Text mit Python
Heute wird die Deepgram-API zum Konvertieren von Sprache in Text [Transkription] untersucht. Ob Sie einen Sprachassistenten erstellen, Meetings transkribieren oder eine sprachgesteuerte App erstellen, Deepgram macht den Einstieg einfacher als je zuvor.
Was ist Deepgram?
Deepgram ist eine leistungsstarke Spracherkennungsplattform, die fortschrittliche Modelle des maschinellen Lernens verwendet, um Audio in Echtzeit zu transkribieren. Es bietet eine benutzerfreundliche API, die Entwickler in ihre Anwendungen integrieren können, um Aufgaben wie das Transkribieren von Telefonanrufen, das Umwandeln von Besprechungen in Text oder sogar das Analysieren von Kundeninteraktionen zu erledigen.
Warum Deepgram verwenden?
Genauigkeit: Deepgram verfügt dank seiner Deep-Learning-Algorithmen, die auf riesigen Datensätzen trainiert wurden, über hohe Genauigkeitsraten.
Echtzeit-Transkription: Erhalten Sie sofortige Ergebnisse, während Sie sprechen, perfekt für Live-Anwendungen.
Mehrere Sprachen: Unterstützt mehrere Sprachen und Akzente und ist somit vielseitig für globale Anwendungen.
Erste Schritte mit der Deepgram-API
Installieren – pip install httpx
Erforderliche Bibliotheken importieren
import httpx import asyncio import logging import traceback
Definieren der asynchronen Funktion
#recording_url: The URL of the audio file to be transcribed. #callback_url: The URL to which Deepgram will send the #transcription results (optional). #api_key: Your Deepgram API key. async def transcribe_audio(recording_url: str, callback_url: str, api_key: str): url = "https://api.deepgram.com/v1/listen" # Define headers headers = { "Authorization": f"Token {api_key}" } # Define query parameters query_params = { "callback_method": "post", "callback": callback_url } # Define body parameters body_params = { "url": recording_url }
4. Senden der asynchronen Anfrage
logger.info(f"Sending request to {url} with headers: {headers}, query: {query_params}, body: {body_params}") async with httpx.AsyncClient(timeout=60.0) as client: try: # Make a POST request with query parameters and body response = await client.post(url, headers=headers, params=query_params, json=body_params) response.raise_for_status() # Raise an error for HTTP error responses result = response.json() logger.info(f"Response received: {result}") return result
Wir erstellen eine Instanz von httpx.AsyncClient mit einem Timeout von 60 Sekunden. Durch die Verwendung von async with wird sichergestellt, dass der Client ordnungsgemäß geschlossen wird, nachdem der Block ausgeführt wurde.
Wenn die Anfrage erfolgreich ist, analysieren wir die JSON-Antwort, protokollieren sie und geben dann das Ergebnis zurück.
Rückruf-URL:
Sie können zum Testen eine Beispiel-Rückruf-URL verwenden.
Abschluss:
Dieser strukturierte Ansatz zeigt, wie man asynchrone Programmierung in Python nutzt, um effizient mit der Deepgram-API zu interagieren. Durch die Aufteilung des Codes in Blöcke und die Erläuterung jedes Teils können Leser die Implementierung besser verstehen und wissen, wie sie sie an ihre eigenen Bedürfnisse anpassen können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErkundung der Async Deepgram API: Speech-to-Text mit Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
