Whisper speech-to-text
Gesprochenes aus Audio und Video in Text und Untertitel umwandeln
- Prüfung durch Setup
- Noch keine
- Einrichtung
- Mit einem Klick
- Arbeitsspeicher
- Ab 2 GB
- Kategorie
- Werkzeuge für Modelle
- Lizenz
- MIT
Über die App
Whisper ASR Webservice schreibt Audio mit den Whisper Modellen von OpenAI mit und übersetzt es über eine kleine HTTP API. Es liefert Text, Untertitel als SRT oder VTT und JSON mit Zeitangaben. Dank faster-whisper laufen die kleineren Modelle auf dem normalen Prozessor.
Was diese App braucht
recipe.jsonEinstellungen
- Modell von WhisperOptional
Nach dem Start
Öffne die App für die interaktive Dokumentation der API. Sende Audio an POST /asr im Formularfeld audio_file; füge für Untertitel ?output=srt hinzu.
- Die API hat keine Authentifizierung. Deshalb können alle, die die Adresse kennen, sie nutzen.
- Beim ersten Start wird das Modell heruntergeladen.
Technische Details
- Erreichbar über
- app:9000/docs
- Prüfung
- GET /docs innerhalb von 600 s
- app
- Image
- onerahmet/openai-whisper-asr-webservice:v1.10.0
- Ports
- 9000/http
- Daten
- cache → /root/.cache
- Internet
- Öffentliches Internet, private Netze gesperrt
- Limits
- 2 CPUs · 2048 MB
Prüfungen durch Setup
Keine aktuelle Prüfung durch Setup; Läufe auf deinem Server ändern das Badge nicht.
Bisherige Prüfungen
Noch keine Prüfungen erfasst.
Für Maintainer
Teile das Rezept und den Startknopf dieser App.
Setup ins Repository aufnehmen
[](https://usesetup.app/run?source=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fahmetoner%2Fwhisper-asr-webservice)Grün: Setup hat es innerhalb von 30 Tagen geprüft. Blau: Erfolgsmeldung der CI. Eigene Runner ändern das Badge nie.