人工智能转录应用程序

有志者，事竟成！如果你在学习文章，那么本文《人工智能转录应用程序》，就很适合你！文章讲解的知识点主要包括，若是你对本文感兴趣，或者是想搞懂其中某个知识点，就请你继续往下看吧~

这是 AssemblyAI 挑战赛的提交内容：复杂的语音到文本。

我建造了什么

我构建了一个易于使用的网页，采用响应式设计，以便它可以在笔记本电脑、手机、平板电脑等不同设备上使用，该应用程序 100% 正常运行，包含一个用于上传您的文件（音频）的输入想要转录，有一个开始转录的按钮，一旦你点击这个按钮，转录就会自动开始，转录的文本就会出现在下面。

部署了 Web 应用程序，以便每个人都可以从任何设备、任何地方访问和使用它，总之，我有一个现成的 Web 应用程序，可以使用 Universal -2 模型来转录音频来处理音频。

演示

该代码已获得 MIT 免费许可，您可以在此处访问 GitHub 存储库。
Web 应用程序也部署在 Render 上，这意味着它具有可用性和可访问性，您可以在此处访问并使用该应用程序。

该应用程序 100% 正常运行，您可以在下面的屏幕截图中看到它。

对于任何有或没有使用技术经验的人来说，界面都很直观，您可以在这张图片上看到它。

应用程序设计响应灵敏，可以从任何设备访问和使用，这意味着它具有良好的用户体验和可访问性，您可以通过以下屏幕截图查看：

旅行

在技术堆栈上，我使用传统的 HTML、CSS 和 JS 来构建具有 可用性和用户体验 的 Web 前端，在后端，我使用 Flask 来定义路由并实现逻辑，我使用Universal-2，AssamblyAI 的模型 来转录音频，简单来说，Flask 接收音频，将其发送到 Assembly AI API（通过 API Key 建立连接），API 处理音频并发送 200 状态响应。

可能出现的问题

Flask 将音频保存在 uploads 文件夹中，因此当它部署在 Render 上时，主机无权保存和访问该目录中的文件，这可能会出错并且页面不会翻译，请解决这个问题需要使用云存储来保存音频，并且 Flask 从云中访问它，而不是上传目录。

到这里，我们也就讲完了《人工智能转录应用程序》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于的知识点！