Modelul Whisper Large v3 de la OpenAI este recunoscut pentru acuratețea lingvistică supremă și suportul excelent pentru limba română. Cu toate acestea, rularea sa pe servere convenționale este lentă (un fișier de 10 minute durează 1-2 minute pentru transcriere).
Pe arhitectura LPU Groq, Whisper Large v3 rulează la o viteză de peste 200x viteza reală:
from groq import Groq
client = Groq()
with open("sedinta_proiect.mp3", "rb") as file:
transcriere = client.audio.transcriptions.create(
file=(file.name, file.read()),
model="whisper-large-v3",
language="ro", # Transcriere precisă în limba română
response_format="text"
)
print(transcriere)Un interviu complet de 60 de minute este transcris integral în mai puțin de 15 secunde cu diacritice corecte.
Întrebări & Exemple practice:
Transcrierea Audio Ultra-Rapidă cu Whisper Large v3 pe GroqAi o întrebare despre Transcrierea Audio Ultra-Rapidă cu Whisper Large v3 pe Groq sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.