Whishper项目API调用指南:Postman与cURL实战对比
2025-07-03 07:40:39作者:谭伦延
项目背景
Whishper是一个基于Whisper-X技术的开源语音处理项目,提供语音转写、说话人分离等核心功能。该项目通过RESTful API接口提供服务,支持多种调用方式。
API调用方式对比
cURL调用方式
开发者可以使用标准的cURL命令进行API调用,这是最基础的HTTP请求方式。典型调用示例如下:
curl --request POST \
--url 'http://mydomain' \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
-F "file=@YOUR_FILE_PATH" \
-F "url=YOUR_URL" \
-F "diarization=false" \
-F "numSpeakers=2" \
-F "fileType=YOUR_FILE_TYPE" \
-F "language=en" \
-F "task=transcribe"
此调用包含以下关键参数:
- 文件上传(file参数)
- 远程音频URL(url参数)
- 说话人分离开关(diarization)
- 说话人数量(numSpeakers)
- 文件类型(fileType)
- 语言设置(language)
- 任务类型(task)
Postman调用方式
Postman作为专业的API测试工具,可以更直观地进行API调用和调试。根据项目维护者提供的信息,Whishper项目完全支持Postman调用。
Postman调用需要注意:
- 设置正确的请求方法(POST)
- 配置Authorization头部(Bearer Token)
- 使用form-data格式上传文件和其他参数
- 参数设置与cURL版本完全一致
技术要点解析
文件上传处理
项目支持两种音频输入方式:
- 本地文件上传:通过multipart/form-data格式
- 远程URL获取:通过url参数指定
说话人分离功能
当diarization参数设为true时,API会自动识别音频中的不同说话人,numSpeakers参数可指定预期的说话人数量。
任务类型选择
task参数支持两种模式:
- transcribe:语音转文字
- translate:语音翻译(需指定目标语言)
最佳实践建议
-
对于简单测试,推荐使用cURL快速验证API可用性
-
对于复杂场景和长期开发,建议使用Postman进行:
- 请求保存
- 环境变量管理
- 自动化测试
-
性能优化建议:
- 大文件优先使用URL方式
- 明确指定语言参数提升识别准确率
- 合理设置说话人数量提高分离效果
版本兼容性说明
项目维护者提到v4版本API已经稳定,建议开发者优先使用v4 API规范进行集成开发。不同版本API可能在参数和返回值上存在差异,需要注意版本兼容性问题。
通过以上技术解析,开发者可以灵活选择cURL或Postman工具与Whishper项目API进行交互,实现高质量的语音处理功能集成。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1