Whisper, React 및 Node로 음성 텍스트 웹 앱을 구축하십시오.

이 기사에서는 OpenAi의 Whisper API, React, Node.js 및 FFMPEG를 활용하는 음성 텍스트 응용 프로그램을 구축하는 것을 보여줍니다. 응용 프로그램은 오디오 입력을 받아들이고, Whisper를 사용하여 처리하며, 결과 전사를 표시합니다. 비 네이티브 영어 사용자와 함께 Whisper의 정확성은 강조 표시됩니다 주요 기능 :

정확한 전사 :

는 고당도의 연설 대 텍스트 전환을 위해 Openai의 속삭임을 사용하며, 심지어 악센트를 효과적으로 처리합니다. React & Node.js 통합 : 는 원활한 개발 및 배포를 위해 전체 JavaScript 스택을 사용합니다. 보안 API 키 관리 : 안전한 OpenAI API 키 스토리지에 환경 변수를 사용합니다. FFMPEG를 사용한 오디오 트리밍 :

는 사용자가 전사를 위해 특정 오디오 세그먼트를 선택하여 효율성을 향상시킬 수 있습니다. . 사용자 친화적 인 인터페이스 :

파일 업로드 및 시간 선택기와 같은 기능에 대해 깨끗하고 직관적 인 사용자 경험을 제공합니다.
• 기술적 개요 : 응용 프로그램 아키텍처는 React Frontend와 Node.js 백엔드로 구성됩니다. 프론트 엔드는 사용자 상호 작용 (파일 업로드, 시간 선택)을 처리하고 백엔드는 FFMPEG를 사용한 OpenAI의 Whisper 및 오디오 처리와 API 통신을 관리합니다. 백엔드는 환경 변수 관리, 크로스 오리핀 리소스 공유, 파일 업로드, 양식 데이터 처리 및 API 요청에 대해 , ,
• , 및 를 사용합니다. ffmpeg 통합, , 및 에 의해 촉진되면 정확한 오디오 트리밍을 가능하게합니다. 프로젝트 설정 :
프로젝트는 별도의
• 및 디렉토리로 구성됩니다. React Frontend는 를 사용하여 초기화되며 필요한 패키지 (, , , )가 설치됩니다. node.js 백엔드는 express.js를 사용하고 패키지 (
, ,
• , , , ,
• , , )는 서버 기능, API 상호 작용 및 FFMPEG 통합을 위해 설치됩니다.
Whisper Integration :

Post Route ()는 오디오 업로드를 처리하고 오디오를 읽을 수있는 스트림으로 변환하고 Whisper API로 보내고 전사를 JSON으로 반환합니다. 오류 처리 및 보안 모범 사례가 구현됩니다

ffmpeg 통합 :

FFMPEG는 사용자 지정 시작 및 종료 시간을 기반으로 오디오 세그먼트를 다듬는 데 사용됩니다. 유틸리티 함수는 FFMPEG 처리를 위해 시간 문자열을 초로 변환합니다. 그런 다음 트림 오디오가 Whisper API로 전송됩니다.

프론트 엔드 개발 :

를 사용하여 구축 된 사용자 정의 구성 요소를 사용하면 사용자가 전사를 위해 정확한 시작 및 종료 시간을 선택할 수 있습니다. 기본 응용 프로그램 구성 요소는 파일 업로드를 처리하고 백엔드 API와 통신하며 전사 결과를 표시합니다. 토스트 알림은 사용자에게 피드백을 제공합니다 배포 :

이 기사는 GitHub의 전체 프론트 엔드 및 백엔드 코드 리포지토리에 대한 링크를 제공하여 쉽게 배포하고 추가 사용자 정의를 촉진합니다. 자주 묻는 질문 (FAQ) : 이 기사는 Whisper, React 및 Node.js와의 통합, 정확도, 오류 처리, 비용 및 기여 기회에 대한 일반적인 질문을 다루는 포괄적 인 FAQ 섹션으로 끝납니다.

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위 내용은 Whisper, React 및 Node로 음성 텍스트 웹 앱을 구축하십시오.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!