กระซิบ API

กระซิบ API is OpenAIระบบการจดจำเสียงพูดขั้นสูงที่แปลงภาษาพูดเป็นข้อความด้วยความแม่นยำอย่างน่าทึ่งในหลายภาษาและสภาพแวดล้อมเสียงที่ท้าทาย

วิวัฒนาการของ Whisper: จากการวิจัยสู่เครื่องมือปฏิวัติวงการ

ต้นกำเนิดและการพัฒนา

การขอ โมเดล AI กระซิบ เกิดจากความพยายามในการวิจัยอย่างกว้างขวางของ OpenAI เพื่อแก้ไขข้อจำกัดในเทคโนโลยีการจดจำเสียงพูดที่มีอยู่ Whisper ได้รับการพัฒนาและเปิดตัวในเดือนกันยายน 2022 โดยได้รับการฝึกฝนตามหลักที่ไม่เคยมีมาก่อน 680,000 ชั่วโมง ข้อมูลที่รวบรวมจากเว็บไซต์ซึ่งมีหลายภาษาและหลายงาน ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีขนาดใหญ่กว่าที่ใช้ในงานวิจัย ASR ก่อนหน้านี้หลายเท่า ทำให้โมเดลสามารถเรียนรู้จากรูปแบบการพูด สภาพแวดล้อมด้านเสียง และสภาพพื้นหลังที่หลากหลาย

วิวัฒนาการของ Whisper ถือเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนา โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง สำหรับการประมวลผลเสียงพูด ต่างจากรุ่นก่อนๆ ที่มักมีปัญหาเรื่องสำเนียง เสียงพื้นหลัง หรือคำศัพท์ทางเทคนิค Whisper ได้รับการออกแบบมาตั้งแต่ต้นเพื่อจัดการกับความซับซ้อนและความแตกต่างของเสียงพูดในโลกแห่งความเป็นจริง นักวิจัยของ OpenAI มุ่งเน้นโดยเฉพาะในการสร้างแบบจำลองที่สามารถรักษาความแม่นยำสูงได้แม้ในขณะที่ประมวลผลเสียงจากแหล่งที่มาที่มีคุณภาพและลักษณะที่แตกต่างกัน

การเปิดตัวโอเพ่นซอร์สและการใช้งาน API

ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญจากโครงการที่มีชื่อเสียงอื่นๆ ของ OpenAI บริษัทได้เปิดตัว Whisper เป็น โมเดลโอเพ่นซอร์สซึ่งช่วยให้นักพัฒนา นักวิจัย และองค์กรต่างๆ ทั่วโลกสามารถใช้ประโยชน์และสร้างสรรค์เทคโนโลยีอันทรงพลังนี้ได้ การตัดสินใจครั้งนี้ช่วยเร่งให้เกิดนวัตกรรมในแอปพลิเคชันการจดจำเสียงพูดได้อย่างมาก และช่วยให้สามารถทดลองใช้ในกรณีการใช้งานที่หลากหลายได้มากขึ้น

หลังจากการนำโมเดลโอเพนซอร์สมาใช้อย่างประสบความสำเร็จ OpenAI ได้เปิดตัว กระซิบ API ในเดือนมีนาคม 2023 โดยนำเสนอการใช้งานที่คล่องตัวและปรับให้เหมาะสมยิ่งขึ้น ซึ่งทำให้เทคโนโลยีเข้าถึงนักพัฒนาได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์จำนวนมากหรือความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค การใช้งาน API นี้ถือเป็นก้าวสำคัญในการนำความสามารถในการจดจำเสียงพูดขั้นสูงมาสู่กลุ่มผู้สร้างและธุรกิจที่กว้างขึ้น

สถาปัตยกรรมทางเทคนิคและความสามารถของ Whisper

รายละเอียดสถาปัตยกรรมโมเดล

แก่นแท้ของ Whisper คือการใช้ สถาปัตยกรรมตัวเข้ารหัส-ตัวถอดรหัสที่ใช้หม้อแปลงซึ่งได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพสูงสำหรับงานการเรียนรู้แบบลำดับต่อลำดับ โมเดลนี้มีหลายขนาด ตั้งแต่ขนาดเล็กที่ 39 ล้านพารามิเตอร์ ไปจนถึงขนาดใหญ่ที่ 1.55 พันล้านพารามิเตอร์ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกสมดุลที่เหมาะสมระหว่างความแม่นยำและประสิทธิภาพการคำนวณได้ตามความต้องการเฉพาะของตนเอง

การขอ ส่วนประกอบตัวเข้ารหัส ประมวลผลเสียงอินพุตโดยแปลงเป็นการแสดงสเปกตรัมก่อน จากนั้นใช้บล็อกหม้อแปลงชุดหนึ่งเพื่อสร้างการแสดงแฝงของเนื้อหาเสียง ส่วนประกอบตัวถอดรหัส จากนั้นจะใช้การแสดงนี้และสร้างข้อความเอาต์พุตที่สอดคล้องกัน โทเค็นต่อโทเค็น โดยรวมกลไกการใส่ใจเพื่อเน้นที่ส่วนที่เกี่ยวข้องของการเข้ารหัสเสียงในระหว่างการถอดเสียง

สถาปัตยกรรมนี้ทำให้ Whisper สามารถดำเนินการไม่เพียงแต่การถอดเสียงแบบง่ายๆ เท่านั้น แต่ยังรวมถึงงานที่ซับซ้อนกว่า เช่น การแปล และ การระบุภาษาทำให้เป็นระบบประมวลผลคำพูดที่มีฟังก์ชันหลากหลายอย่างแท้จริง

วิธีการฝึกอบรม

ประสิทธิภาพที่โดดเด่นของ Whisper นั้นเกิดจากนวัตกรรม วิธีการฝึกอบรมโมเดลได้รับการฝึกอบรมโดยใช้แนวทางมัลติทาสก์ซึ่งครอบคลุมวัตถุประสงค์ที่เกี่ยวข้องหลายประการ:

1. การรู้จำเสียงพูด (ถอดเสียงคำพูดเป็นภาษาต้นฉบับ)
2. การแปลคำพูด (แปลคำพูดเป็นภาษาอังกฤษ)
3. การระบุภาษา (การกำหนดว่ากำลังพูดภาษาอะไร)
4. การตรวจจับกิจกรรมเสียง (ระบุส่วนที่มีคำพูด)

กรอบการทำงานการเรียนรู้แบบมัลติทาสก์นี้ทำให้ Whisper สามารถพัฒนาการแสดงเสียงภายในที่มั่นคงในภาษาและบริบทที่แตกต่างกันได้ โดยแบบจำลองนี้ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ประกอบด้วยเสียงจากแหล่งต่างๆ ซึ่งครอบคลุมสำเนียง ภาษาถิ่น ศัพท์เทคนิค และสภาพแวดล้อมเสียงรบกวนพื้นหลังที่แตกต่างกัน ข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลายนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่า Whisper จะทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือในสถานการณ์จริงที่คุณภาพเสียงและสภาพแวดล้อมการพูดอาจแตกต่างกันอย่างมาก

ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคและตัวชี้วัดประสิทธิภาพ

รุ่นและข้อมูลจำเพาะ

Whisper มีให้เลือกหลายรุ่น โดยแต่ละรุ่นจะมีประสิทธิภาพและความต้องการทรัพยากรที่แตกต่างกัน:

การขอ รุ่นใหญ่ ให้ความแม่นยำสูงสุดแต่ต้องใช้ทรัพยากรในการคำนวณมากขึ้นและประมวลผลเสียงได้ช้าลง โมเดลขนาดเล็กแลกความแม่นยำบางส่วนเพื่อให้ได้ความเร็วในการประมวลผลที่เร็วขึ้นและความต้องการทรัพยากรที่น้อยลง ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานที่ประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์มีความสำคัญหรือที่ทรัพยากรในการคำนวณมีจำกัด

ประสิทธิภาพมาตรฐาน

ในการประเมินประสิทธิภาพ Whisper ได้แสดงให้เห็นอย่างน่าประทับใจ อัตราความผิดพลาดของคำ (WER) ข้ามภาษาและชุดข้อมูลต่างๆ ในเกณฑ์มาตรฐาน LibriSpeech โมเดลขนาดใหญ่ของ Whisper บรรลุ WER ประมาณ 3.0% บนชุดทดสอบที่สะอาด ซึ่งเทียบได้กับระบบ ASR ที่มีการควบคุมดูแลที่ทันสมัยที่สุด อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ทำให้ Whisper แตกต่างอย่างแท้จริงคือประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งบนเสียงที่ท้าทายกว่า:

• ในเกณฑ์มาตรฐานหลายภาษาของ Fleurs Whisper แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งใน 96 ภาษา
• สำหรับคำพูดที่มีสำเนียงหนัก Whisper แสดงอัตราข้อผิดพลาดที่ต่ำกว่าอย่างเห็นได้ชัดเมื่อเปรียบเทียบกับทางเลือกเชิงพาณิชย์อื่นๆ
• ในสภาพแวดล้อมที่มีเสียงดัง Whisper ยังคงรักษาความแม่นยำที่สูงกว่ารุ่นคู่แข่งส่วนใหญ่

แบบจำลอง ประสิทธิภาพการทำงานแบบ Zero Shot เป็นสิ่งที่น่าสังเกตเป็นพิเศษ เนื่องจาก Whisper สามารถถอดเสียงพูดในภาษาและโดเมนที่ไม่ได้รับการปรับแต่งอย่างชัดเจนในระหว่างการฝึกได้ โดยไม่ต้องปรับแต่งเฉพาะงานใดๆ ความคล่องตัวนี้ทำให้ Whisper เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการจดจำเสียงพูดในบริบทที่หลากหลาย

ข้อดีและนวัตกรรมทางเทคนิคของ Whisper

ความสามารถหลายภาษา

หนึ่งในข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของ กระซิบเอไอ มันน่าประทับใจมาก การสนับสนุนหลายภาษาโมเดลนี้สามารถจดจำและถอดเสียงคำพูดได้ประมาณ 100 ภาษา รวมถึงภาษาที่มีทรัพยากรต่ำจำนวนมากซึ่งในอดีตระบบ ASR เชิงพาณิชย์ไม่รองรับ การครอบคลุมภาษาที่กว้างขวางนี้ทำให้แอปพลิเคชันสามารถรองรับผู้ชมทั่วโลกได้โดยไม่ต้องใช้โมเดลแยกสำหรับภูมิภาคหรือกลุ่มภาษาที่แตกต่างกัน

โมเดลนี้ไม่เพียงแต่ถอดเสียงหลายภาษาเท่านั้น แต่ยังแสดงให้เห็นความสามารถในการทำความเข้าใจการสลับรหัส (เมื่อผู้พูดสลับไปมาระหว่างภาษาต่างๆ ภายในบทสนทนาเดียว) ซึ่งถือเป็นด้านที่ท้าทายอย่างยิ่งในการประมวลผลคำพูดตามธรรมชาติที่ระบบที่แข่งขันกันหลายระบบประสบปัญหา

ความทนทานต่อสภาวะเสียงที่หลากหลาย

Whisper แสดงให้เห็นอย่างน่าทึ่ง ความทนทานต่อเสียง และสามารถรักษาความแม่นยำสูงได้แม้ในขณะที่ประมวลผลเสียงที่มีเสียงรบกวนพื้นหลังมาก ลำโพงซ้อนทับกัน หรือคุณภาพการบันทึกไม่ดี ความทนทานนี้มาจากข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึงตัวอย่างเสียงจากสภาพแวดล้อมและเงื่อนไขการบันทึกที่หลากหลาย

ความสามารถของโมเดลนี้ในการรับมือกับเสียงที่ท้าทายทำให้มีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับ:

• การบันทึกเสียงภาคสนามพร้อมเสียงรบกวนจากสิ่งแวดล้อม
• เนื้อหาที่สร้างโดยผู้ใช้พร้อมคุณภาพเสียงที่หลากหลาย
• เอกสารประวัติศาสตร์ที่มีเสียงที่เก่าหรือเสื่อมโทรม
• การประชุมที่มีผู้เข้าร่วมหลายคนและการสนทนาข้ามสายที่อาจเกิดขึ้น

ความแม่นยำและความเข้าใจเชิงบริบท

นอกเหนือจากการจดจำคำศัพท์ง่ายๆ Whisper ยังแสดงให้เห็นถึงขั้นสูง ความเข้าใจในบริบท ซึ่งช่วยให้สามารถถอดเสียงคำพูดที่คลุมเครือตามบริบทโดยรอบได้อย่างแม่นยำ โดยสามารถใช้ตัวพิมพ์ใหญ่สำหรับคำนามเฉพาะ แทรกเครื่องหมายวรรคตอน และจัดรูปแบบองค์ประกอบข้อความ เช่น ตัวเลข วันที่ และที่อยู่ได้อย่างเหมาะสม

ความสามารถเหล่านี้เป็นผลมาจากจำนวนพารามิเตอร์ที่มากของโมเดลและข้อมูลการฝึกอบรมที่ครอบคลุม ซึ่งทำให้โมเดลสามารถเรียนรู้รูปแบบและข้อตกลงทางภาษาที่ซับซ้อนได้เกินกว่ารูปแบบเสียงของการพูดเพียงอย่างเดียว ความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นนี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการใช้งานการถอดเสียงของ Whisper สำหรับการใช้งานต่อเนื่อง เช่น การวิเคราะห์เนื้อหา การสรุป หรือการดึงข้อมูลได้อย่างมาก

การประยุกต์ใช้งานจริงของเทคโนโลยี Whisper

การสร้างเนื้อหาและการผลิตสื่อ

ตัว Vortex Indicator ได้ถูกนำเสนอลงในนิตยสาร การสร้างเนื้อหา ในอุตสาหกรรม Whisper ได้ปฏิวัติเวิร์กโฟลว์ด้วยการทำให้สามารถถอดเสียงสัมภาษณ์ พอดแคสต์ และเนื้อหาวิดีโอได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ผู้เชี่ยวชาญด้านสื่อใช้ Whisper เพื่อ:

• สร้างคำบรรยายและคำบรรยายปิดสำหรับวิดีโอ
• สร้างไฟล์เก็บถาวรเนื้อหาเสียงที่สามารถค้นหาได้
• สร้างเนื้อหาที่พูดในรูปแบบข้อความเพื่อให้เข้าถึงได้
• ปรับปรุงกระบวนการแก้ไขโดยทำให้เนื้อหาเสียงสามารถค้นหาข้อความได้

ความแม่นยำสูงของการถอดเสียง Whisper ช่วยลดเวลาการแก้ไขด้วยตนเองที่จำเป็นลงได้อย่างมากเมื่อเปรียบเทียบกับเทคโนโลยี ASR รุ่นก่อนหน้า ช่วยให้ผู้สร้างเนื้อหาสามารถมุ่งเน้นไปที่ด้านสร้างสรรค์ของผลงานได้มากขึ้น

แอปพลิเคชั่นเพื่อการเข้าถึง

ความสามารถของ Whisper มีความหมายอย่างลึกซึ้งต่อ เครื่องมือช่วยการเข้าถึง ออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือผู้ที่มีความบกพร่องทางการได้ยิน รุ่นนี้รองรับแอปพลิเคชันที่ให้บริการดังต่อไปนี้:

• การถอดเสียงแบบเรียลไทม์สำหรับการประชุมและการสนทนา
• คำบรรยายที่แม่นยำสำหรับสื่อการศึกษา
• ฟังก์ชันการแปลงเสียงเป็นข้อความสำหรับการโทรคมนาคม
• อุปกรณ์ช่วยเหลือที่แปลงเสียงแวดล้อมเป็นข้อความที่อ่านได้

ความสามารถของโมเดลนี้ในการจัดการกับสำเนียงและรูปแบบการพูดที่หลากหลายทำให้มีคุณค่าอย่างยิ่งในการสร้างเครื่องมือสื่อสารแบบครอบคลุมที่ทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือสำหรับผู้ใช้ทุกคน โดยไม่คำนึงถึงรูปแบบการพูดของพวกเขา

ระบบธุรกิจอัจฉริยะและการวิเคราะห์

องค์กรต่างๆ หันมาใช้ Whisper กันมากขึ้น ระบบธุรกิจอัจฉริยะ แอปพลิเคชันที่ดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลเสียง แอปพลิเคชันหลักๆ ได้แก่:

• การถอดเสียงและวิเคราะห์การโทรบริการลูกค้า
• การประมวลผลการบันทึกการประชุมเพื่อสร้างบันทึกและรายการดำเนินการ
• การวิจัยประสบการณ์ผู้ใช้ตามเสียง
• การติดตามการปฏิบัติตามสำหรับการสื่อสารที่ได้รับการควบคุม

ความสามารถของโมเดลในการถอดความศัพท์เฉพาะโดเมนได้อย่างแม่นยำทำให้มีค่าในอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงบริการทางการเงิน ซึ่งคำศัพท์เฉพาะทางเป็นเรื่องปกติ

การสมัครทางวิชาการและการวิจัย

In การวิจัยทางวิชาการWhisper ช่วยให้เกิดวิธีการใหม่ในการวิเคราะห์ข้อมูลภาษาพูด นักวิจัยใช้เทคโนโลยีดังกล่าวเพื่อ:

• การประมวลผลข้อมูลสัมภาษณ์ขนาดใหญ่ในการวิจัยเชิงคุณภาพ
• การศึกษาทางสังคมภาษาศาสตร์เกี่ยวกับรูปแบบการพูดและการใช้ภาษา
• การเก็บรักษาและวิเคราะห์ประวัติปากเปล่า
• การประมวลผลการบันทึกภาคสนามในการวิจัยทางมานุษยวิทยา

ลักษณะโอเพนซอร์สของโมเดล Whisper หลักนั้นมีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับการประยุกต์ใช้ทางวิชาการ โดยช่วยให้นักวิจัยสามารถปรับและขยายเทคโนโลยีเพื่อตอบสนองความต้องการการวิจัยเฉพาะทางได้

หัวข้อที่เกี่ยวข้อง:การเปรียบเทียบโมเดล AI ยอดนิยม 8 อันดับแรกของปี 2025

ทิศทางในอนาคตและการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

ข้อ จำกัด และความท้าทายในปัจจุบัน

แม้จะมีความสามารถที่น่าประทับใจ เทคโนโลยีเสียงกระซิบ ยังคงเผชิญกับข้อจำกัดหลายประการที่เป็นโอกาสในการปรับปรุงในอนาคต:

• การประมวลผลแบบเรียลไทม์ยังคงเป็นความท้าทายสำหรับรุ่นจำลองที่ใหญ่กว่าและแม่นยำกว่า
• คำศัพท์ทางเทคนิคเฉพาะทางอาจมีความท้าทายในเรื่องความแม่นยำ
• สภาพแวดล้อมที่มีเสียงดังมากและมีลำโพงหลายตัวทับซ้อนกันอาจทำให้คุณภาพการถอดเสียงลดลง
• โมเดลนี้บางครั้งจะสร้างเนื้อหาที่ทำให้เกิดภาพหลอนเมื่อประมวลผลเสียงที่ไม่ชัดเจน

ข้อจำกัดเหล่านี้แสดงถึงพื้นที่การวิจัยและการพัฒนาที่ใช้งานอยู่ภายในสาขา เทคโนโลยีการรู้จำเสียงพูดโดยมีการทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อรับมือกับความท้าทายแต่ละอย่าง

การบูรณาการกับระบบ AI อื่น ๆ

อนาคตของ Whisper อาจเกี่ยวข้องกับเรื่องลึกๆ มากขึ้น การบูรณาการกับระบบ AI เสริม เพื่อสร้างกระบวนการประมวลผลภาษาที่ครอบคลุมมากขึ้น แนวทางที่มีแนวโน้มดีเป็นพิเศษ ได้แก่:

• การรวม Whisper เข้ากับระบบการระบุเสียงของผู้พูดเพื่อระบุเสียงพูดให้กับบุคคลใดบุคคลหนึ่งในบันทึกเสียงหลายลำโพง
• การบูรณาการกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อเพิ่มการรับรู้บริบทและการแก้ไขข้อผิดพลาด
• การรวมการจดจำอารมณ์และการวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อผลลัพธ์การถอดความที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น
• จับคู่กับระบบการแปลเพื่อความสามารถด้านหลายภาษาที่คล่องแคล่วยิ่งขึ้น

การบูรณาการเหล่านี้อาจขยายการใช้ประโยชน์ของเทคโนโลยีการจดจำเสียงพูดได้อย่างมากในแอปพลิเคชันและกรณีการใช้งานต่างๆ

การปรับแต่งพิเศษและการปรับแต่งอย่างละเอียด

As เทคโนโลยีคำพูดเป็นข้อความ การพัฒนาอย่างต่อเนื่องทำให้เราคาดว่าจะได้เห็นการปรับใช้ Whisper เฉพาะทางมากขึ้นสำหรับโดเมนและแอปพลิเคชันเฉพาะ การปรับแต่งโมเดลให้เฉพาะเจาะจง:

• ศัพท์เฉพาะและศัพท์เฉพาะทางอุตสาหกรรม
• สำเนียงและภาษาถิ่นของแต่ละภูมิภาค
• กลุ่มอายุที่มีรูปแบบการพูดที่โดดเด่น
• คำศัพท์ทางการแพทย์ กฎหมาย หรือเทคนิค

การปรับเปลี่ยนเฉพาะทางเหล่านี้อาจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะได้อย่างมากในขณะที่ยังคงข้อได้เปรียบหลักของสถาปัตยกรรม Whisper พื้นฐานไว้

สรุป

การขอ โมเดล AI กระซิบ ถือเป็นความสำเร็จครั้งสำคัญในเทคโนโลยีการจดจำเสียงพูด โดยให้ความแม่นยำที่ไม่เคยมีมาก่อน ความสามารถในหลายภาษา และความทนทานในสภาพแวดล้อมเสียงที่ท้าทาย Whisper เป็นทั้งโมเดลโอเพ่นซอร์สและ API เชิงพาณิชย์ โดยทำให้การเข้าถึงความสามารถการจดจำเสียงพูดขั้นสูงเป็นประชาธิปไตย ทำให้เกิดนวัตกรรมในอุตสาหกรรมและแอปพลิเคชันต่างๆ

ตั้งแต่ผู้สร้างเนื้อหาไปจนถึงผู้สนับสนุนการเข้าถึง นักวิจัยในสถาบันการศึกษาไปจนถึงนักวิเคราะห์ธุรกิจ ผู้ใช้จากหลากหลายสาขาได้รับประโยชน์จากความสามารถของ Whisper ในการแปลงภาษาพูดเป็นข้อความที่ถูกต้อง เมื่อการพัฒนาดำเนินต่อไปและเทคโนโลยีมีการบูรณาการกับระบบ AI อื่นๆ มากขึ้น เราคาดว่าจะได้เห็นแอปพลิเคชันที่มีประสิทธิภาพและเฉพาะทางมากขึ้นจากเทคโนโลยีพื้นฐานนี้

การเดินทางของ Whisper จากโครงการวิจัยไปจนถึงเทคโนโลยีที่ใช้งานกันอย่างแพร่หลายแสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ และช่วยให้มองเห็นว่าเทคโนโลยีการพูดจะพัฒนาต่อไปอย่างไรให้มีความแม่นยำมากขึ้น เข้าถึงได้มากขึ้น และบูรณาการเข้ากับประสบการณ์ดิจิทัลของเราอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น

วิธีการเรียกสิ่งนี้ กระซิบ API จากเว็บไซต์ของเรา

1.ล็อกอิน ไปที่ cometapi.com หากคุณยังไม่ได้เป็นผู้ใช้ของเรา กรุณาลงทะเบียนก่อน

2.รับรหัส API ของข้อมูลรับรองการเข้าถึง ของอินเทอร์เฟซ คลิก "เพิ่มโทเค็น" ที่โทเค็น API ในศูนย์ส่วนบุคคล รับคีย์โทเค็น: sk-xxxxx และส่ง

3. รับ URL ของเว็บไซต์นี้: https://www.cometapi.com/console

4 เลือก กระซิบ จุดสิ้นสุดในการส่งคำขอ API และกำหนดเนื้อหาคำขอ วิธีการคำขอและเนื้อหาคำขอจะได้รับจาก เอกสาร API ของเว็บไซต์ของเราเว็บไซต์ของเรายังให้บริการทดสอบ Apifox เพื่อความสะดวกของคุณอีกด้วย

5. ประมวลผลการตอบสนองของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น หลังจากส่งคำขอ API แล้ว คุณจะได้รับอ็อบเจ็กต์ JSON ที่มีคำตอบที่สร้างขึ้น