Partager via

Démarrage rapide : Reconnaissance vocale avec le modèle Whisper d’Azure OpenAI

  • Article

Dans ce guide de démarrage rapide, vous utilisez le modèle Whisper d’Azure OpenAI pour la reconnaissance vocale.

La taille limite de fichier pour le modèle Whisper d’Azure OpenAI est de 25 Mo. Si vous devez transcrire un fichier d’une taille supérieure à 25 Mo, vous pouvez utiliser l’API de transcription par lots d’Azure AI Speech.

Prérequis

Remarque

Actuellement, vous devez envoyer une demande pour accéder à Azure OpenAI Service. Pour demander l’accès, remplissez ce formulaire.

Configurer

Récupérer la clé et le point de terminaison

Pour effectuer correctement un appel sur Azure OpenAI, vous aurez besoin d’un point de terminaison et d’une clé.

Nom de la variable Valeur
AZURE_OPENAI_ENDPOINT Cette valeur se trouve dans la section Clés et point de terminaison quand vous examinez votre ressource à partir du portail Azure. Vous pouvez également trouver la valeur dans l’affichage Azure OpenAI Studio>Playground>Code. Voici un exemple de point de terminaison : https://aoai-docs.openai.azure.com/.
AZURE_OPENAI_API_KEY Cette valeur se trouve dans la section Clés et point de terminaison quand vous examinez votre ressource à partir du portail Azure. Vous pouvez utiliser soit KEY1, soit KEY2.

Accédez à votre ressource sur le portail Azure. Le Point de terminaison et les Clés se trouvent dans la section Gestion des ressources. Copiez votre point de terminaison et votre clé d’accès, car vous aurez besoin de l’authentification de vos appels d’API. Vous pouvez utiliser soit KEY1, soit KEY2. Avoir toujours deux clés vous permet de faire pivoter et de régénérer en toute sécurité les clés sans provoquer d’interruption de service.

Capture d’écran de l’interface utilisateur de la vue d’ensemble d’une ressource Azure OpenAI dans le portail Azure, avec l’emplacement du point de terminaison et des clés d’accès entouré en rouge.

Créez et affectez des variables d’environnement persistantes pour votre clé et votre point de terminaison.

Variables d'environnement

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 

setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

API REST

Dans un interpréteur de commandes bash, exécutez la commande suivante. Vous devez remplacer YourDeploymentName par le nom de déploiement que vous avez choisi lors du déploiement du modèle Whisper. Le nom du déploiement n’est pas nécessairement identique au nom du modèle. L’entrée du nom du modèle entraîne une erreur, sauf si vous avez choisi un nom de déploiement identique au nom du modèle sous-jacent.

curl $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/deployments/YourDeploymentName/audio/transcriptions?api-version=2024-02-01 \
 -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" \
 -H "Content-Type: multipart/form-data" \
 -F file="@./wikipediaOcelot.wav"

Le format de la première ligne de la commande avec un exemple de point final serait le suivant curl https://aoai-docs.openai.azure.com/openai/deployments/{YourDeploymentName}/audio/transcriptions?api-version=2024-02-01 \.

Vous pouvez obtenir des exemples de fichiers audio à partir du référentiel du SDK Azure AI Speech sur GitHub.

Important

Pour la production, utilisez un moyen sécurisé de stocker et d’accéder à vos informations d’identification comme Azure Key Vault. Pour plus d’informations sur la sécurité des informations d’identification, consultez l’article de sécurité Azure AI services.

Sortie

{"text":"The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid black spots and streaks on its coat, round ears, and white neck and undersides. It weighs between 8 and 15.5 kilograms, 18 and 34 pounds, and reaches 40 to 50 centimeters 16 to 20 inches at the shoulders. It was first described by Carl Linnaeus in 1758. Two subspecies are recognized, L. p. paradalis and L. p. mitis. Typically active during twilight and at night, the ocelot tends to be solitary and territorial. It is efficient at climbing, leaping, and swimming. It preys on small terrestrial mammals such as armadillo, opossum, and lagomorphs."}

PowerShell

Exécutez la commande suivante : Vous devez remplacer YourDeploymentName par le nom de déploiement que vous avez choisi lors du déploiement du modèle Whisper. Le nom du déploiement n’est pas nécessairement identique au nom du modèle. L’entrée du nom du modèle entraîne une erreur, sauf si vous avez choisi un nom de déploiement identique au nom du modèle sous-jacent.

# Azure OpenAI metadata variables
$openai = @{
    api_key     = $Env:AZURE_OPENAI_API_KEY
    api_base    = $Env:AZURE_OPENAI_ENDPOINT # your endpoint should look like the following https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/
    api_version = '2024-02-01' # this may change in the future
    name        = 'YourDeploymentName' #This will correspond to the custom name you chose for your deployment when you deployed a model.
}

# Header for authentication
$headers = [ordered]@{
    'api-key' = $openai.api_key
}

$form = @{ file = get-item -path './wikipediaOcelot.wav' }

# Send a completion call to generate an answer
$url = "$($openai.api_base)/openai/deployments/$($openai.name)/audio/transcriptions?api-version=$($openai.api_version)"

$response = Invoke-RestMethod -Uri $url -Headers $headers -Form $form -Method Post -ContentType 'multipart/form-data'
return $response.text

Vous pouvez obtenir des exemples de fichiers audio à partir du référentiel du SDK Azure AI Speech sur GitHub.

Important

Pour la production, utilisez un moyen sécurisé de stocker et d’accéder à vos informations d’identification, comme La gestion des secrets PowerShell dans Azure Key Vault. Pour plus d’informations sur la sécurité des informations d’identification, consultez l’article de sécurité Azure AI services.

Sortie

The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid black spots and streaks on its coat, round ears, and white neck and undersides. It weighs between 8 and 15.5 kilograms, 18 and 34 pounds, and reaches 40 to 50 centimeters 16 to 20 inches at the shoulders. It was first described by Carl Linnaeus in 1758. Two subspecies are recognized, L. p. paradalis and L. p. mitis. Typically active during twilight and at night, the ocelot tends to be solitary and territorial. It is efficient at climbing, leaping, and swimming. It preys on small terrestrial mammals such as armadillo, opossum, and lagomorphs.

Python

Prérequis

Configurer

Installez la bibliothèque de client Python OpenAI avec :

pip install openai

  1. Créez un fichier Python appelé quickstart.py. Ensuite, ouvrez-le dans l’éditeur ou l’IDE de votre choix.

  2. Remplacez le contenu du fichier quickstart.py par le code suivant. Modifiez le code pour ajouter votre nom de déploiement :

    import os
    from openai import AzureOpenAI
        
    client = AzureOpenAI(
        api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
        api_version="2024-02-01",
        azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    )
    
    deployment_id = "YOUR-DEPLOYMENT-NAME-HERE" #This will correspond to the custom name you chose for your deployment when you deployed a model."
    audio_test_file = "./wikipediaOcelot.wav"
    
    result = client.audio.transcriptions.create(
        file=open(audio_test_file, "rb"),            
        model=deployment_id
    )
    
    print(result)

Exécutez l’application avec la commande python sur votre fichier de démarrage rapide :

Vous pouvez obtenir des exemples de fichiers audio à partir du référentiel du SDK Azure AI Speech sur GitHub.

Important

Pour la production, utilisez un moyen sécurisé de stocker et d’accéder à vos informations d’identification comme Azure Key Vault. Pour plus d’informations sur la sécurité des informations d’identification, consultez l’article de sécurité Azure AI services.

Sortie

{"text":"The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid black spots and streaks on its coat, round ears, and white neck and undersides. It weighs between 8 and 15.5 kilograms, 18 and 34 pounds, and reaches 40 to 50 centimeters 16 to 20 inches at the shoulders. It was first described by Carl Linnaeus in 1758. Two subspecies are recognized, L. p. paradalis and L. p. mitis. Typically active during twilight and at night, the ocelot tends to be solitary and territorial. It is efficient at climbing, leaping, and swimming. It preys on small terrestrial mammals such as armadillo, opossum, and lagomorphs."}

Nettoyer les ressources

Si vous souhaitez nettoyer et supprimer une ressource Azure OpenAI, vous pouvez la supprimer. Vous devez d’abord supprimer tous les modèles déployés avant de supprimer la ressource.

Étapes suivantes