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Introduction

L’API de reconnaissance vocale (STT) basée sur les modèles Whisper d’OpenAI peut convertir des fichiers audio en texte. Elle prend en charge divers cas d’usage :
  • Transcrire des fichiers audio en texte
  • Traduire de l’audio multilingue en anglais
  • Prendre en charge plusieurs formats audio en entrée
  • Proposer plusieurs options de format de sortie
Liste des modèles disponibles :
  • whisper-large-v3 — Dernier grand modèle Whisper, prend en charge de nombreuses langues. Pour la reconnaissance du chinois, utilisez-le avec des prompts appropriés et une température basse
  • whisper-1 — Modèle Whisper d’origine, stable et fiable, prend en charge plusieurs langues
  • distil-whisper-large-v3-en — Modèle distillé, plus rapide mais légèrement moins précis ; recommandé avec une faible température
Recommandations de performance :
  • Pour l’audio en chinois, utilisez le modèle whisper-large-v3 avec des prompts appropriés et des températures plus faibles (par exemple 0,2) afin de réduire les hallucinations
  • Pour l’audio anglais ou un traitement plus rapide, utilisez le modèle distil-whisper-large-v3-en
  • Formats audio pris en charge : mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, wav, webm
  • Limite de taille de fichier : 25 Mo maximum

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Utilisation du modèle

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Transcription vocale

Utilisez l’endpoint /v1/audio/transcriptions via la méthode client.audio.transcriptions.create() pour transcrire l’audio en texte dans la langue d’origine.

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Traduction vocale

Utilisez l’endpoint /v1/audio/translations via la méthode client.audio.translations.create() pour traduire l’audio en texte anglais.

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Paramètres de requête

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Paramètres de transcription

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file
file
requis
Objet fichier audio à transcrire. Formats pris en charge : mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, wav, webm, 25 Mo maximum
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model
string
requis
ID de modèle à utiliser. Options : whisper-large-v3, whisper-1, distil-whisper-large-v3-en
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language
string
Langue de l’audio d’entrée au format ISO-639-1 (par exemple, ‘en’, ‘zh’). Spécifier la langue peut améliorer la précision et la latence
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prompt
string
Prompt textuel facultatif pour guider le style du modèle ou poursuivre un segment audio précédent. Le prompt doit correspondre à la langue de l’audio
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response_format
string
Format de sortie de la transcription. Options : json (par défaut), text, srt, verbose_json, vtt
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temperature
number
Température d’échantillonnage entre 0 et 1. Des valeurs plus élevées rendent la sortie plus aléatoire, des valeurs plus basses la rendent plus déterministe. Valeur par défaut : 0
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timestamp_granularities[]
array
Granularités des horodatages. Options : word, segment. Disponible uniquement lorsque response_format vaut verbose_json

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Paramètres de traduction

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file
file
requis
Objet fichier audio à traduire. Mêmes formats que pour la transcription
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model
string
requis
ID de modèle à utiliser, identique aux paramètres de transcription
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prompt
string
Prompt textuel facultatif en anglais pour guider le style de traduction
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response_format
string
Format de sortie de la traduction, identique aux paramètres de transcription
​
temperature
number
Température d’échantillonnage, identique aux paramètres de transcription

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Exemples d’utilisation

curl https://aihubmix.com/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: multipart/form-data" \
  -F file="@/path/to/file/audio.mp3" \
  -F model="whisper-large-v3" \
  -F response_format="text" \
  -F temperature="0.2"

curl https://aihubmix.com/v1/audio/translations \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: multipart/form-data" \
  -F file="@/path/to/file/audio.mp3" \
  -F model="whisper-large-v3" \
  -F prompt="autocorrect, clean up the stammer, and translate to english" \
  -F response_format="text" \
  -F temperature="0.2"

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
  api_key="sk-***", # Replace with your AiHubMix API key
  base_url="https://aihubmix.com/v1"
)

# Open audio file
audio_file = open("path/to/audio.mp3", "rb")

# Transcribe audio
transcript = client.audio.transcriptions.create(
  model="whisper-large-v3",
  file=audio_file,
  language="en",  # Specify English for better accuracy
  prompt="Please transcribe accurately with proper punctuation and grammar",
  response_format="text",
  temperature=0.2  # Lower randomness to reduce hallucinations
)

print(transcript)

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
  api_key="sk-***", # Replace with your AiHubMix API key
  base_url="https://aihubmix.com/v1"
)

# Open audio file
audio_file = open("path/to/audio.m4a", "rb")

# Translate audio to English
translation = client.audio.translations.create(
  model="whisper-large-v3",
  file=audio_file,
  prompt="autocorrect, clean up the stammer, and translate to english",
  response_format="text",
  temperature=0.2
)

print(translation)

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
  api_key="sk-***", # Replace with your AiHubMix API key
  base_url="https://aihubmix.com/v1"
)

audio_file = open("path/to/audio.wav", "rb")

# Get detailed transcription results with timestamps
transcript = client.audio.transcriptions.create(
  model="whisper-large-v3",
  file=audio_file,
  response_format="verbose_json",
  timestamp_granularities=["word"],
  temperature=0.2
)

# Output results with word-level timestamps
print(f"Text: {transcript.text}")
print(f"Language: {transcript.language}")
for word in transcript.words:
    print(f"'{word.word}' at {word.start}s - {word.end}s")

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
  api_key="sk-***", # Replace with your AiHubMix API key
  base_url="https://aihubmix.com/v1"
)

audio_file = open("path/to/video_audio.mp4", "rb")

# Generate SRT subtitle file
srt_transcript = client.audio.transcriptions.create(
  model="whisper-large-v3",
  file=audio_file,
  response_format="srt",
  language="en",
  temperature=0.2
)

# Save as .srt file
with open("subtitles.srt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(srt_transcript)

print("SRT subtitle file generated")

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Formats de réponse

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Format JSON (par défaut)

{
  "text": "This is the transcribed text content"
}

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Format JSON détaillé (verbose_json)

{
  "task": "transcribe",
  "language": "english",
  "duration": 8.470000267028809,
  "text": "This is the transcribed text content",
  "segments": [
    {
      "id": 0,
      "seek": 0,
      "start": 0.0,
      "end": 8.470000267028809,
      "text": " This is the transcribed text content",
      "tokens": [50364, 50365, 50365, 50365],
      "temperature": 0.2,
      "avg_logprob": -0.9929364013671875,
      "compression_ratio": 0.8888888888888888,
      "no_speech_prob": 0.0963134765625
    }
  ]
}

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Format texte

This is the transcribed text content

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Format SRT

1
00:00:00,000 --> 00:00:08,470
This is the transcribed text content

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Format VTT

WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:08.470
This is the transcribed text content

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Bonnes pratiques

  1. Traitement de l’audio en chinois : utilisez le modèle whisper-large-v3, définissez language="zh", temperature=0.2 et fournissez des prompts chinois appropriés
  2. Traitement de l’audio en anglais : utilisez distil-whisper-large-v3-en pour un traitement plus rapide
  3. Gestion du bruit : utilisez des prompts pour indiquer au modèle d’ignorer le bruit de fond ou de nettoyer les bégaiements
  4. Traitement de l’audio long : l’API segmente automatiquement les longs fichiers audio ; il est recommandé de prétraiter la qualité audio pour de meilleurs résultats
  5. Besoins en horodatage : utilisez le format verbose_json et timestamp_granularities lorsque des horodatages précis sont nécessaires
  6. Création de sous-titres : utilisez directement la sortie au format srt ou vtt sans traitement supplémentaire
Dernière mise à jour : 2026-06-01