用耳語，反應和節點構建語音到文本的網絡應用

本文展示了利用Openai的Whisper API，React，Node.js和FFMPEG構建語音到文本應用程序。 該應用程序接受音頻輸入，使用竊竊私語對其進行處理，並顯示由此產生的轉錄。低語的準確性，即使是非母語說話的人，也被突出顯示。

密鑰功能：

• 準確的轉錄：使用Openai的耳語來進行高準確的語音到文本轉換，甚至有效地處理口音。 react＆node.js Integration：
利用完整的JavaScript堆棧進行無縫開發和部署。
• 安全API密鑰管理：採用環境變量來安全openai api鍵存儲。
用ffmpeg：
• 音頻修剪：允許用戶選擇特定的音頻段以進行轉錄，提高效率。 >
>
• >用戶友好型接口：提供了乾淨直觀的用戶體驗，具有文件上傳和時間選擇器之類的功能。
• 技術概述：
應用程序架構由React前端和Node.js後端組成。 前端處理用戶互動（文件上傳，時間選擇），而後端使用FFMPEG管理API通信與OpenAI的耳語和音頻處理。 後端分別使用

>，

，，，

>分別用於環境變量管理，跨原始資源共享，文件上傳，表單數據處理和API請求。 ffmpeg集成，由

>，dotenv和cors促進，啟用精確的音頻修剪。 multer form-dataaxios項目設置：fluent-ffmpegffmetadata ffmpeg-static該項目由單獨的

和

目錄構成。使用初始化了React Frontend，並安裝了必要的軟件包（>，

，

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

）處理音頻上傳，將音頻轉換為可讀的流，將其發送到竊竊私語中，然後將轉錄返回為JSON。 實施錯誤處理和安全性最佳實踐。

> ffmpeg Integration：

FFMPEG用於基於用戶指定的開始和結束時間來修剪音頻段。 實用程序函數將時間字符串轉換為秒，以進行FFMPEG處理。 然後將修剪的音頻發送到Whisper API。

>前端開發：

>使用構建的自定義

組件允許用戶選擇精確的開始和結束時間進行轉錄。主應用程序組件處理文件上傳，與後端API通信並顯示轉錄結果。 吐司通知為用戶提供了反饋。

> TimePickerreact-select>部署：

> >本文提供了指向GitHub上完整前端和後端代碼存儲庫的鏈接，促進了輕鬆部署並進一步定制。

常見問題（常見問題解答）：本文以全面的常見問題解答部分結束，涉及有關耳語的常見問題，其與react和node.js的整合，準確性，準確性，錯誤處理，成本和貢獻機會。

以上是用耳語，反應和節點構建語音到文本的網絡應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！