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„WhisperAPI Review: Audio-Transkriptions-API von openAI im Test“

  • Audio-Transkription mit openAI's Whisper-Modellen
  • Unterstützung verschiedener Audioformate
  • Pyannote.audio-Sprecherdiarisation
  • Abrechnung über Stripe

Kategorie: KI für Audio - Sprache - Stimmen, Transkribieren

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Kosten: Eingeschränkt Kostenlos

Beschreibung der Funktionen von WhisperAPI

WhisperAPI ist ein Audio-Transkriptions-API, das die Whisper-Modelle von openAI verwendet. Benutzer können Audio-Dateien oder URLs einreichen und Transkriptionen zum Preis von 0,15 USD/Stunde erhalten. Das API unterstützt verschiedene Audio-Typen und die Pyannote.audio-Sprecherdiarisation. Es gibt kein kostenloses Guthaben, aber Benutzer können sich unter info@whisperapi.com melden, um eingerichtet zu werden und möglicherweise 30 Minuten kostenloses Guthaben im Austausch für ehrliches Feedback zu erhalten. Die Mindestkaufzeit beträgt 10 Stunden, und die Abrechnung erfolgt über Stripe.
Anwendungsfälle: Transkription von Podcasts.
Erstellung von Untertiteln für Videos.
Konvertierung von Audio-Vorlesungen in Text.

Video zum KI-Tool WhisperAPI

Anwendungsbereiche

  • Transkription von Podcasts.
  • Erstellung von Untertiteln für Videos.
  • Umwandlung von Audio-Vorlesungen in Text.

Für wen ist WhisperAPI geeignet?

Die Zielgruppe für dieses Tool sind Personen in den Bereichen Podcasting, Videoproduktion und Bildung, die von der automatischen Transkription von Audio-Dateien profitieren können.

  1. Podcaster: Podcast-Produzenten können ihre Episoden schnell und einfach in Text umwandeln, um Blogposts zu erstellen oder die Zugänglichkeit für Hörbehinderte zu verbessern.
  2. Videoproduzenten: Content-Ersteller können automatisch Untertitel für ihre Videos erstellen, um die Reichweite zu erhöhen und die Barrierefreiheit zu verbessern.
  3. Bildungseinrichtungen: Lehrer und Studenten können Vorlesungen und Vorträge in Text umwandeln, um wichtige Informationen leichter zu erfassen und zu lernen.

Die Vorteile für die Zielgruppe umfassen eine gesteigerte Effizienz in der Erstellung von Textinhalten, eine verbesserte Zugänglichkeit für ein breiteres Publikum und die Möglichkeit, Zeit und Ressourcen für manuelle Transkriptionsarbeiten zu sparen. Dies kann zu einer insgesamt verbesserten Arbeitsweise und Produktivität führen.

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