用耳语，反应和节点构建语音到文本的网络应用

本文展示了利用Openai的Whisper API，React，Node.js和FFMPEG构建语音到文本应用程序。 该应用程序接受音频输入，使用窃窃私语对其进行处理，并显示由此产生的转录。低语的准确性，即使是非母语说话的人，也被突出显示。

密钥功能：

• 准确的转录：使用Openai的耳语来进行高准确的语音到文本转换，甚至有效地处理口音。 react＆node.js Integration：
利用完整的JavaScript堆栈进行无缝开发和部署。
• 安全API密钥管理：采用环境变量来安全openai api键存储。
用ffmpeg：
• 音频修剪：允许用户选择特定的音频段以进行转录，提高效率。>
>
• >用户友好型接口：提供了干净直观的用户体验，具有文件上传和时间选择器之类的功能。
• 技术概述：
应用程序架构由React前端和Node.js后端组成。 前端处理用户互动（文件上传，时间选择），而后端使用FFMPEG管理API通信与OpenAI的耳语和音频处理。 后端分别使用

>，

，，，

>分别用于环境变量管理，跨原始资源共享，文件上传，表单数据处理和API请求。 ffmpeg集成，由

>，dotenv和cors促进，启用精确的音频修剪。multer form-dataaxios项目设置：fluent-ffmpegffmetadata ffmpeg-static该项目由单独的

和

目录构成。使用初始化了React Frontend，并安装了必要的软件包（>，

，

，frontend）。 node.js后端使用express.js和packages（backend，create-react-app，axios，react-dropzone，react-select，react-toastify，express，dotenv，cors，multer，form-data，axios，，，，fluent-ffmpegffmetadata耳语整合：ffmpeg-static nodemon>后路由（

）处理音频上传，将音频转换为可读的流，将其发送到窃窃私语中，然后将转录返回为JSON。 实施错误处理和安全性最佳实践。

> ffmpeg Integration：

FFMPEG用于基于用户指定的开始和结束时间来修剪音频段。 实用程序函数将时间字符串转换为秒，以进行FFMPEG处理。 然后将修剪的音频发送到Whisper API。

>前端开发：

>使用构建的自定义

组件允许用户选择精确的开始和结束时间进行转录。主应用程序组件处理文件上传，与后端API通信并显示转录结果。 吐司通知为用户提供了反馈。

> TimePickerreact-select>部署：

> >本文提供了指向GitHub上完整前端和后端代码存储库的链接，促进了轻松部署并进一步定制。

常见问题（常见问题解答）：本文以全面的常见问题解答部分结束，涉及有关耳语的常见问题，其与react和node.js的整合，准确性，准确性，错误处理，成本和贡献机会。

以上是用耳语，反应和节点构建语音到文本的网络应用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！