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Transcripción de Voz con Whisper

Explicación del Código de Transcripción de Voz con Whisper Este proyecto es un sistema de transcripción de voz en tiempo real que utiliza: Whisper  (modelo de IA de OpenAI para reconocimiento de voz) Flask  (backend en Python) Web Audio API  (para capturar audio del navegador) Socket.IO  (para comunicación en tiempo real) Estructura del Proyecto text proyecto/ ├── app.py # Servidor backend ├── templates/ │ └── index.html # Interfaz web └── static/ └── script.js # Lógica del cliente Requisitos para ejecutarlo Python 3.7+ FFmpeg  (debe estar instalado y accesible en el PATH) Dependencias de Python  (instalables con pip) Instalación Instala las dependencias: bash pip install flask flask-socketio eventlet openai-whisper Asegúrate de tener FFmpeg instalado: bash ffmpeg -version Explicación detallada del código 1. app.py (Backend) python import whisper import tempfile from flask import Flask , render_template from flask_socketio import S...

Whisper de OpenAI con Python

  Tutorial: Cómo Usar Whisper de OpenAI con Python para Transcripción de Audio Hola lectores! En este tutorial les mostraré cómo utilizar Whisper, el potente modelo de reconocimiento de voz de OpenAI, con Python para transcribir archivos de audio a texto. ¿Qué es Whisper? Whisper es un sistema de reconocimiento automático de voz (ASR) de código abierto desarrollado por OpenAI que puede transcribir audio en múltiples idiomas con gran precisión. Es capaz de manejar diferentes acentos, ruido de fondo y jerga técnica. Requisitos previos Python 3.7 o superior pip (gestor de paquetes de Python) Un poco de conocimiento básico de Python Paso 1: Instalación Primero, necesitamos instalar Whisper. Abre tu terminal o línea de comandos y ejecuta: bash Copy Download pip install -U openai-whisper Whisper también requiere tener instalado  ffmpeg  en tu sistema: Windows : Descarga desde  https://ffmpeg.org/download.html Mac :  brew install ffmpeg Linux (Ubuntu/Debian) :  ...