这是 AssemblyAI 挑战赛的提交内容：复杂的语音到文本。
我构建了一个易于使用的网页，采用响应式设计，以便它可以在笔记本电脑、手机、平板电脑等不同设备上使用，该应用程序 100% 正常运行，包含一个用于上传您的文件（音频）的输入想要转录，有一个开始转录的按钮，一旦你点击这个按钮，转录就会自动开始，转录的文本就会出现在下面。
部署了 Web 应用程序，以便每个人都可以从任何设备、任何地方访问和使用它，总之，我有一个现成的 Web 应用程序，可以使用 Universal -2 模型来转录音频来处理音频。
该代码已获得 MIT 免费许可，您可以在此处访问 GitHub 存储库。
Web 应用程序也部署在 Render 上，这意味着它具有可用性和可访问性，您可以在此处访问并使用该应用程序。
该应用程序 100% 正常运行，您可以在下面的屏幕截图中看到它。
对于任何有或没有使用技术经验的人来说，界面都很直观，您可以在这张图片上看到它。
应用程序设计响应灵敏，可以从任何设备访问和使用，这意味着它具有良好的用户体验和可访问性，您可以通过以下屏幕截图查看：
在技术堆栈上，我使用传统的 HTML、CSS 和 JS 来构建具有 可用性和用户体验 的 Web 前端，在后端，我使用 Flask 来定义路由并实现逻辑，我使用Universal-2，AssamblyAI 的 Model 来转录音频，简单来说，Flask 接收音频，将其发送到 Assembly AI API （通过 API Key 建立连接），API 处理音频并发送 200 状态响应。
Flask 将音频保存在 uploads 文件夹中，因此当它部署在 Render 上时，主机无权保存和访问该目录中的文件，这可能会出错并且页面不会翻译，请解决这个问题需要使用云存储来保存音频，并且 Flask 从云中访问它，而不是上传目录。
以上是人工智能转录应用程序的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
