AssemblyAI Howto
AssemblyAI est une entreprise d'IA offrant des API de reconnaissance vocale et de traitement du langage naturel de premier plan pour transcrire et analyser des données audio à grande échelle.
Voir plusComment utiliser AssemblyAI
Inscrivez-vous pour obtenir une clé API: Créez un compte sur le site Web d'AssemblyAI pour obtenir une clé API, dont vous aurez besoin pour authentifier vos demandes.
Installez le SDK: Installez le SDK d'AssemblyAI en utilisant votre gestionnaire de paquets préféré, par exemple 'pip install assemblyai' pour Python.
Importez le SDK: Dans votre code, importez le SDK d'AssemblyAI : 'import assemblyai as aai'
Configurez la clé API: Définissez votre clé API : 'aai.settings.api_key = "your-api-key-here"'
Créez un objet Transcriber: Initialisez un Transcriber : 'transcriber = aai.Transcriber()'
Transcrivez l'audio: Utilisez la méthode transcribe pour traiter votre fichier audio : 'transcript = transcriber.transcribe("https://example.com/audio.mp3")'
Accédez aux résultats de la transcription: Une fois la transcription terminée, vous pouvez accéder aux résultats via l'objet transcript, par exemple 'print(transcript.text)'
Utilisez des modèles d'IA supplémentaires: Tirez parti d'autres modèles d'IA comme la diarisation des locuteurs, l'analyse des sentiments ou le résumé en configurant des paramètres supplémentaires dans votre demande de transcription.
FAQ de AssemblyAI
AssemblyAI est une entreprise d'IA vocale qui fournit une plateforme API pour des modèles d'IA à la pointe de la technologie afin de transcrire et de comprendre la parole humaine. Ils offrent des services tels que la transcription de la parole en texte, la détection de locuteurs, l'analyse des sentiments, la synthèse, et plus encore.
Tendances du trafic mensuel de AssemblyAI
AssemblyAI a connu une baisse de 5,2% des visites, atteignant 591K en février 2025. Malgré des améliorations significatives du modèle universel de reconnaissance vocale pour l'anglais, l'allemand et l'espagnol, avec une accélération de 27,4% du temps d'inférence, cette baisse suggère que ces mises à jour n'ont peut-être pas suffi à stimuler le trafic. L'accent mis récemment sur une latence et des coûts réduits pourrait également ne pas avoir totalement trouvé écho auprès des utilisateurs.
Voir l'historique du trafic
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