Azure音频低语(预览)示例
该示例展示了如何使用Azure OpenAI Whisper模型来转录音频文件。
设置
首先,我们安装必要的依赖项并导入我们将使用的库。
! pip install "openai>=1.0.0,<2.0.0"
! pip install python-dotenv
import os
import openai
import dotenv
dotenv.load_dotenv()
认证
Azure OpenAI 服务支持多种认证机制,包括 API 密钥和 Azure Active Directory 令牌凭据。
use_azure_active_directory = False # 将此标志设置为 True,如果您正在使用 Azure Active Directory。
使用API密钥进行身份验证
要设置OpenAI SDK以使用Azure
API密钥,我们需要将api_key
设置为与您的端点关联的密钥(您可以在Azure门户的*“资源管理”下的“密钥和端点”*中找到此密钥)。您还将在此处找到您资源的端点。
if not use_azure_active_directory:
endpoint = os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"]
api_key = os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"]
client = openai.AzureOpenAI(
azure_endpoint=endpoint,
api_key=api_key,
api_version="2023-09-01-preview"
)
使用Azure Active Directory进行身份验证
现在让我们看看如何通过Azure Active
Directory进行身份验证。我们将从安装azure-identity
库开始。该库将提供我们需要进行身份验证的令牌凭据,并通过get_bearer_token_provider
辅助函数帮助我们构建一个令牌凭据提供程序。建议使用get_bearer_token_provider
而不是向AzureOpenAI
提供静态令牌,因为这个API会自动为您缓存和刷新令牌。
有关如何设置Azure Active Directory身份验证与Azure OpenAI的更多信息,请参阅文档。
! pip install "azure-identity>=1.15.0"
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
if use_azure_active_directory:
endpoint = os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"]
api_key = os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"]
client = openai.AzureOpenAI(
azure_endpoint=endpoint,
azure_ad_token_provider=get_bearer_token_provider(DefaultAzureCredential(), "https://cognitiveservices.azure.com/.default"),
api_version="2023-09-01-preview"
)
注意:如果未提供以下参数,则AzureOpenAI将从其对应的环境变量中推断出来:
api_key
从AZURE_OPENAI_API_KEY
azure_ad_token
从AZURE_OPENAI_AD_TOKEN
api_version
从OPENAI_API_VERSION
azure_endpoint
从AZURE_OPENAI_ENDPOINT
部署
在本节中,我们将使用whisper-1
模型创建一个部署,用于转录音频文件。
部署:在Azure OpenAI Studio中创建
让我们部署一个模型以供whisper使用。前往 https://portal.azure.com,找到您的Azure OpenAI资源,然后导航到Azure OpenAI Studio。点击“部署”选项卡,然后为您想要用于whisper的模型创建一个 部署。您为模型提供的部署名称将在下面的代码中使用。
deployment = "whisper-deployment" # 在此处填写从门户获取的部署名称
音频转录
音频转录,或称为语音转文本,是将口语转换为文本的过程。使用openai.Audio.transcribe
方法将音频文件流转录为文本。
您可以从GitHub上的Azure AI Speech SDK存储库获取示例音频文件。
# 下载示例音频文件
import requests
sample_audio_url = "https://github.com/Azure-Samples/cognitive-services-speech-sdk/raw/master/sampledata/audiofiles/wikipediaOcelot.wav"
audio_file = requests.get(sample_audio_url)
with open("wikipediaOcelot.wav", "wb") as f:
f.write(audio_file.content)
transcription = client.audio.transcriptions.create(
file=open("wikipediaOcelot.wav", "rb"),
model=deployment,
)
print(transcription.text)