音频转录与语音合成

功能简介

YeLIn AI 提供强大的音频处理能力，包括音频转文字（Speech-to-Text）和文字转语音（Text-to-Speech）两大功能。通过统一的 OpenAI API 格式，您可以轻松实现会议记录转录、字幕生成、语音助手、有声读物制作等应用。 🎙️ 智能音频处理
支持多语言音频转文字、高清语音合成、实时流式输出，让 AI 真正”听懂”和”说出”内容。

🌟 核心特性

🎯 多模型支持：GPT-4o Transcribe、Whisper、TTS-1/HD 等专业音频模型
🌍 多语言识别：支持 50+ 种语言的音频转文字
🎤 高质量合成：支持标准和高清两种语音质量
🗣️ 多种音色：6 种不同的语音音色可选
⚡ 快速响应：高性能处理，秒级返回结果
💰 灵活计费：按 Token 或时长计费，成本可控

📋 支持的音频模型

音频转文字（Speech-to-Text）

模型名称	模型 ID	计费方式	特点
GPT-4o Transcribe ⭐	`gpt-4o-transcribe`	Token	高准确度，支持多语言
GPT-4o Mini Transcribe	`gpt-4o-mini-transcribe`	Token	快速高效，成本低
Whisper v1	`whisper-1`	时长（秒）	OpenAI Whisper 模型

文字转语音（Text-to-Speech）

模型名称	模型 ID	音质	特点
TTS-1 ⭐	`tts-1`	标准质量	快速生成，适合实时应用
TTS-1 HD	`tts-1-hd`	高清质量	音质更佳，适合内容创作

可用的语音音色

alloy - 中性音色，清晰自然
echo - 男性音色，沉稳有力
fable - 英式口音，优雅动听
onyx - 深沉男声，适合播报
nova - 女性音色，温暖亲切
shimmer - 柔和女声，适合旁白

🎙️ 音频转文字

1. 基础示例 - cURL

curl -X POST "https://api.yelinai.com/v1/audio/transcriptions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: multipart/form-data" \
  -F "file=@audio.mp3" \
  -F "model=gpt-4o-transcribe"

响应示例：

{
  "text": "你好，这是一段测试语音",
  "usage": {
    "type": "tokens",
    "total_tokens": 32,
    "input_tokens": 23,
    "output_tokens": 9
  }
}

2. Python 示例 - 使用 OpenAI SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.yelinai.com/v1"
)

# 方式 1：直接传文件路径
with open("audio.mp3", "rb") as audio_file:
    transcript = client.audio.transcriptions.create(
        model="gpt-4o-transcribe",
        file=audio_file
    )

print(transcript.text)

3. 指定语言和响应格式

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.yelinai.com/v1"
)

with open("audio.mp3", "rb") as audio_file:
    transcript = client.audio.transcriptions.create(
        model="whisper-1",
        file=audio_file,
        language="zh",  # 指定语言：中文
        response_format="json"  # 可选：json, text, srt, vtt, verbose_json
    )

print(transcript.text)

4. 使用 Whisper 模型（按时长计费）

curl -X POST "https://api.yelinai.com/v1/audio/transcriptions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: multipart/form-data" \
  -F "file=@audio.wav" \
  -F "model=whisper-1" \
  -F "language=zh"

响应示例：

{
  "text": "你好,这是一段测试语音",
  "usage": {
    "type": "duration",
    "seconds": 3
  }
}

支持的音频格式

支持以下音频格式（文件大小限制 25 MB）：

mp3 - MP3 音频文件
mp4 - MP4 音频文件
mpeg - MPEG 音频文件
mpga - MPEG 音频文件
m4a - M4A 音频文件
wav - WAV 音频文件
webm - WebM 音频文件

🗣️ 文字转语音

1. 基础示例 - cURL

curl -X POST "https://api.yelinai.com/v1/audio/speech" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "tts-1",
    "input": "你好，欢迎使用YeLIn AI的语音合成功能。",
    "voice": "alloy"
  }' \
  --output speech.mp3

2. Python 示例 - 生成语音文件

from openai import OpenAI
from pathlib import Path

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.yelinai.com/v1"
)

response = client.audio.speech.create(
    model="tts-1",
    voice="nova",
    input="这是一段需要转换为语音的文字内容。"
)

# 保存为 MP3 文件
response.stream_to_file("output.mp3")

3. 使用高清模型

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.yelinai.com/v1"
)

response = client.audio.speech.create(
    model="tts-1-hd",  # 使用高清模型
    voice="shimmer",
    input="使用高清模型可以获得更好的音质效果。",
    speed=1.0  # 语速：0.25 到 4.0，默认 1.0
)

response.stream_to_file("speech_hd.mp3")

4. 调整语速

# 快速播放（1.5 倍速）
response = client.audio.speech.create(
    model="tts-1",
    voice="onyx",
    input="这段内容会以 1.5 倍速播放。",
    speed=1.5
)

response.stream_to_file("speech_fast.mp3")

5. 实时流式输出

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.yelinai.com/v1"
)

response = client.audio.speech.create(
    model="tts-1",
    voice="alloy",
    input="实时流式输出可以边生成边播放，提供更好的用户体验。"
)

# 流式处理音频数据
response.stream_to_file("streaming_speech.mp3")

🎯 常见应用场景

1. 会议记录转录

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.yelinai.com/v1"
)

# 转录会议录音
with open("meeting.mp3", "rb") as audio_file:
    transcript = client.audio.transcriptions.create(
        model="gpt-4o-transcribe",
        file=audio_file,
        response_format="text"
    )

# 保存为文本文件
with open("meeting_transcript.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(transcript.text)

2. 视频字幕生成

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.yelinai.com/v1"
)

# 生成 SRT 字幕文件
with open("video_audio.mp3", "rb") as audio_file:
    transcript = client.audio.transcriptions.create(
        model="whisper-1",
        file=audio_file,
        response_format="srt"  # SRT 字幕格式
    )

# 保存字幕文件
with open("subtitles.srt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(transcript.text)

3. 多语言内容播报

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.yelinai.com/v1"
)

# 生成多种语言的语音
texts = {
    "中文": "欢迎使用YeLIn AI",
    "English": "Welcome to LaoZhang API",
    "日本語": "ようこそ"
}

for lang, text in texts.items():
    response = client.audio.speech.create(
        model="tts-1",
        voice="nova",
        input=text
    )
    response.stream_to_file(f"welcome_{lang}.mp3")

4. 有声读物制作

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.yelinai.com/v1"
)

# 将长篇文本转换为语音
with open("book_chapter.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    text = f.read()

# 分段处理（TTS 有字符限制）
max_chars = 4096
segments = [text[i:i+max_chars] for i in range(0, len(text), max_chars)]

for idx, segment in enumerate(segments):
    response = client.audio.speech.create(
        model="tts-1-hd",  # 使用高清模型
        voice="fable",  # 适合朗读的音色
        input=segment
    )
    response.stream_to_file(f"audiobook_part_{idx+1}.mp3")

💡 最佳实践

音频转文字优化

音频质量：
- 采样率建议 ≥16 kHz
- 降低背景噪音可提高识别准确度
- 清晰的人声录音效果最佳
文件大小：
- 单个文件 ≤25 MB
- 超大文件建议先分段处理
语言指定：
- 明确指定语言可提高准确度
- 支持的语言代码：zh（中文）、en（英文）、ja（日语）等
响应格式选择：
- json：默认格式，包含完整信息
- text：纯文本输出
- srt/vtt：带时间戳的字幕格式
- verbose_json：详细 JSON，包含时间戳和词级信息

文字转语音优化

音色选择：
- alloy/nova：适合通用场景
- echo/onyx：适合新闻播报
- fable/shimmer：适合故事朗读
语速调整：
- 正常语速：1.0
- 快速播报：1.2 - 1.5
- 慢速教学：0.75 - 0.9
文本优化：
- 单次请求文本 ≤4096 字符
- 使用标点符号控制停顿和语调
- 数字和特殊符号建议转换为文字
成本控制：
- 标准场景使用 tts-1
- 高质量需求使用 tts-1-hd
- 根据实际需求选择合适的模型

错误处理

from openai import OpenAI
import time

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.yelinai.com/v1"
)

def transcribe_with_retry(audio_file_path, max_retries=3):
    """带重试机制的音频转文字函数"""
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            with open(audio_file_path, "rb") as audio_file:
                transcript = client.audio.transcriptions.create(
                    model="gpt-4o-transcribe",
                    file=audio_file
                )
            return transcript.text
        except Exception as e:
            print(f"尝试 {attempt + 1}/{max_retries} 失败: {e}")
            if attempt < max_retries - 1:
                time.sleep(2 ** attempt)  # 指数退避
            else:
                raise
    return None

📊 性能对比

音频转文字模型对比

模型	准确度	速度	支持语言	计费方式	价格
gpt-4o-transcribe	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	50+	Token	$$
gpt-4o-mini-transcribe	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	50+	Token	$
whisper-1	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	50+	时长	$

文字转语音模型对比

模型	音质	速度	自然度	价格
tts-1	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	$
tts-1-hd	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	$$

🚨 注意事项

隐私保护：不要上传包含敏感信息的音频文件
合规使用：遵守相关法律法规，不用于非法用途
版权声明：生成的语音内容需注明由 AI 生成
文件限制：音频文件最大 25 MB，文本最长 4096 字符
使用限制：请勿用于冒充他人身份或虚假信息传播

🔗 相关资源

Chat Completions API - 了解更多关于对话 API 的信息
API 定价说明 - 查看详细价格信息

💡 小贴士：建议先使用 gpt-4o-mini-transcribe 或 tts-1 进行测试，确认效果后再使用高级模型进行生产部署。

产品基础

核心 API

文本 API

视频生成 API

图像生成 API

AI 理解能力

音频转录与语音合成

功能简介

🌟 核心特性

📋 支持的音频模型

音频转文字（Speech-to-Text）

文字转语音（Text-to-Speech）

可用的语音音色

🎙️ 音频转文字

1. 基础示例 - cURL

2. Python 示例 - 使用 OpenAI SDK

3. 指定语言和响应格式

4. 使用 Whisper 模型（按时长计费）

支持的音频格式

🗣️ 文字转语音

1. 基础示例 - cURL

2. Python 示例 - 生成语音文件

3. 使用高清模型

4. 调整语速

5. 实时流式输出

🎯 常见应用场景

1. 会议记录转录

2. 视频字幕生成

3. 多语言内容播报

4. 有声读物制作

💡 最佳实践

音频转文字优化

文字转语音优化

错误处理

📊 性能对比

音频转文字模型对比

文字转语音模型对比

🚨 注意事项

🔗 相关资源

​功能简介

​🌟 核心特性

​📋 支持的音频模型

​音频转文字（Speech-to-Text）

​文字转语音（Text-to-Speech）

​可用的语音音色

​🎙️ 音频转文字

​1. 基础示例 - cURL

​2. Python 示例 - 使用 OpenAI SDK

​3. 指定语言和响应格式

​4. 使用 Whisper 模型（按时长计费）

​支持的音频格式

​🗣️ 文字转语音

​1. 基础示例 - cURL

​2. Python 示例 - 生成语音文件

​3. 使用高清模型

​4. 调整语速

​5. 实时流式输出

​🎯 常见应用场景

​1. 会议记录转录

​2. 视频字幕生成

​3. 多语言内容播报

​4. 有声读物制作

​💡 最佳实践

​音频转文字优化

​文字转语音优化

​错误处理

​📊 性能对比

​音频转文字模型对比

​文字转语音模型对比

​🚨 注意事项

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音频转文字（Speech-to-Text）

文字转语音（Text-to-Speech）

可用的语音音色

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1. 基础示例 - cURL

2. Python 示例 - 使用 OpenAI SDK

3. 指定语言和响应格式

4. 使用 Whisper 模型（按时长计费）

支持的音频格式

🗣️ 文字转语音

1. 基础示例 - cURL

2. Python 示例 - 生成语音文件

3. 使用高清模型

4. 调整语速

5. 实时流式输出

🎯 常见应用场景

1. 会议记录转录

2. 视频字幕生成

3. 多语言内容播报

4. 有声读物制作

💡 最佳实践

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