Microsoft AI MAI-Transcribe 1.5 è un modello speech-to-text per convertire audio registrato in contenuto scritto. La scheda esatta del modello descrive il riconoscimento in 43 lingue, l’identificazione automatica della lingua e la robustezza rispetto ad accenti, dialetti, stili di parlato e condizioni rumorose. L’edizione amplia di diciotto lingue l’insieme di 25 lingue di MAI-Transcribe 1. Un risultato utile è il parlato scritto di una lezione, un’intervista, una chiamata o una nota vocale, pronto da controllare rispetto alla registrazione prima di una successiva fase di revisione o analisi.
Prepara una registrazione completa e intelligibile in uno dei formati elencati dal produttore: WAV, MP3 o FLAC. Conserva il file originale e qualsiasi divisione in sezioni, così la trascrizione potrà essere confrontata con l’audio. Per una lezione, mantieni le frasi attorno a un termine tecnico, anziché estrarre soltanto la parola difficile. Per una nota vocale, conserva una correzione che cambia un nome, un orario o un numero. Il parlato circostante fornisce contesto per riconoscere ciò che è stato detto e la verifica dell’ascoltatore può identificare dove l’output necessita di correzione.
L’identificazione automatica della lingua permette di elaborare una registrazione senza richiedere una scelta linguistica anticipata. L’insieme di 43 lingue comprende inglese, francese, tedesco, italiano, spagnolo, hindi, cinese, giapponese, coreano, arabo, indonesiano, russo, thailandese e vietnamita. Le lingue aggiunte comprendono bulgaro, catalano, greco, ucraino e diverse lingue dell’Asia meridionale. Verifica che la lingua prevista appartenga all’insieme di questa edizione, anziché prendere in prestito la copertura più ampia di MAI-Transcribe 2. Per raccolte multilingue, conserva la lingua della registrazione insieme al testo verificato, così la revisione successiva seguirà il contenuto effettivamente parlato.
La scheda del modello 1.5 descrive suggerimenti su parole chiave o entità con fino a 200 termini e la presentazione della versione ne spiega lo scopo: rendere disponibili come contesto nomi probabili, acronimi e parole specialistiche. Il produttore descrive suggerimenti contestuali, anziché l’inserimento forzato e indiscriminato delle parole fornite nel risultato. Prepara un vocabolario pertinente, come il nome del progetto, uno strumento tecnico o la grafia corretta di una persona discussa nella registrazione. Usa tale terminologia come contesto per la registrazione effettiva e controlla i termini riconosciuti rispetto al parlato.
Per una lezione di ingegneria registrata, prepara i nomi degli strumenti discussi e la grafia esatta di qualsiasi acronimo di progetto. Scrivi le grafie esatte in un elenco terminologico mirato e conservalo insieme all’audio e alla trascrizione. Verifica tali occorrenze rispetto ai passaggi parlati, anziché considerare una voce di vocabolario come prova di una corrispondenza. Nomi che suonano simili possono comunque richiedere un controllo. Il risultato deve conservare le parole effettivamente pronunciate, compresa una correzione o una precisazione che ne cambi il significato.
Il produttore evidenzia le prestazioni sull’audio del mondo reale, compresi rumore di fondo e condizioni diverse dei microfoni. La verifica pratica può concentrarsi sui passaggi con parlato simultaneo, voci deboli o parole parzialmente coperte da un altro suono. Mantieni le incertezze collegate al passaggio audio corrispondente, anziché colmarle con ipotesi sull’argomento. Una frase plausibile può comunque contenere il nome proprio o il numero sbagliato. Per la trascrizione di una chiamata, il risultato utile è un resoconto controllato del contenuto parlato utilizzabile da un’analisi successiva, anziché un resoconto indovinato dell’intenzione del chiamante.
La scheda esatta del modello 1.5 indica una dimensione massima del file di 300 MB e due ore. Il riferimento REST sincrono di trascrizione collegato descrive un input di erogazione più restrittivo: inferiore a 250 MB e più breve di due ore. Si tratta di limiti della scheda e dell’interfaccia dichiarati separatamente. Prepara i file entro il limite dell’interfaccia prevista e organizza il materiale più lungo secondo confini significativi della registrazione. Un limite di dimensione del file riguarda l’audio codificato, mentre il limite di durata riguarda la lunghezza della registrazione vocale; nessuno dei due definisce una finestra di contesto di un modello testuale.
L’output di esempio della scheda del modello è JSON contenente la durata della registrazione e il testo riconosciuto combinato. Il testo può diventare una trascrizione accessibile, un copione per sottotitoli o un input per riepilogo e ricerca successivi. Il raggruppamento delle battute dei sottotitoli e l’allineamento alla registrazione sono preparazioni separate quando il risultato non include i dati temporali richiesti. Per i resoconti di interviste, attribuire una battuta a un partecipante nominato richiede una registrazione separata e controllata di chi ha parlato. Conserva la formulazione riconosciuta e l’audio come base per questi risultati successivi.
I confini dell’edizione contano quando pianifichi l’output. La scheda 1.5 colloca esplicitamente la diarizzazione dei parlanti fuori dalle capacità supportate e il confronto tra versioni del produttore assegna i timestamp a livello di parola e i controlli di stile clean/verbatim a MAI-Transcribe 2. Anche un modello di streaming nativo è un’edizione separata. Questo profilo 1.5 si concentra quindi sul testo riconosciuto dalle registrazioni e sul contesto di dominio documentato, senza trasformare le funzionalità di un’altra edizione relative a parlanti, temporizzazione o input dal vivo in parte del risultato. Verifica nomi, numeri, termini tecnici e parlato poco chiaro prima di preparare un passaggio citato, una traccia di sottotitoli o un documento derivato.
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Per una nota vocale, conserva una correzione che cambia un nome, un orario o un numero. Il parlato circostante fornisce contesto per riconoscere ciò che è stato detto e la verifica dell’ascoltatore può identificare dove l’output necessita di correzione.\n\nL’identificazione automatica della lingua permette di elaborare una registrazione senza richiedere una scelta linguistica anticipata. L’insieme di 43 lingue comprende inglese, francese, tedesco, italiano, spagnolo, hindi, cinese, giapponese, coreano, arabo, indonesiano, russo, thailandese e vietnamita. Le lingue aggiunte comprendono bulgaro, catalano, greco, ucraino e diverse lingue dell’Asia meridionale. Verifica che la lingua prevista appartenga all’insieme di questa edizione, anziché prendere in prestito la copertura più ampia di MAI-Transcribe 2. Per raccolte multilingue, conserva la lingua della registrazione insieme al testo verificato, così la revisione successiva seguirà il contenuto effettivamente parlato.\n\nLa scheda del modello 1.5 descrive suggerimenti su parole chiave o entità con fino a 200 termini e la presentazione della versione ne spiega lo scopo: rendere disponibili come contesto nomi probabili, acronimi e parole specialistiche. Il produttore descrive suggerimenti contestuali, anziché l’inserimento forzato e indiscriminato delle parole fornite nel risultato. Prepara un vocabolario pertinente, come il nome del progetto, uno strumento tecnico o la grafia corretta di una persona discussa nella registrazione. Usa tale terminologia come contesto per la registrazione effettiva e controlla i termini riconosciuti rispetto al parlato.\n\nPer una lezione di ingegneria registrata, prepara i nomi degli strumenti discussi e la grafia esatta di qualsiasi acronimo di progetto. Scrivi le grafie esatte in un elenco terminologico mirato e conservalo insieme all’audio e alla trascrizione. Verifica tali occorrenze rispetto ai passaggi parlati, anziché considerare una voce di vocabolario come prova di una corrispondenza. Nomi che suonano simili possono comunque richiedere un controllo. Il risultato deve conservare le parole effettivamente pronunciate, compresa una correzione o una precisazione che ne cambi il significato.\n\nIl produttore evidenzia le prestazioni sull’audio del mondo reale, compresi rumore di fondo e condizioni diverse dei microfoni. La verifica pratica può concentrarsi sui passaggi con parlato simultaneo, voci deboli o parole parzialmente coperte da un altro suono. Mantieni le incertezze collegate al passaggio audio corrispondente, anziché colmarle con ipotesi sull’argomento. Una frase plausibile può comunque contenere il nome proprio o il numero sbagliato. Per la trascrizione di una chiamata, il risultato utile è un resoconto controllato del contenuto parlato utilizzabile da un’analisi successiva, anziché un resoconto indovinato dell’intenzione del chiamante.\n\nLa scheda esatta del modello 1.5 indica una dimensione massima del file di 300 MB e due ore. Il riferimento REST sincrono di trascrizione collegato descrive un input di erogazione più restrittivo: inferiore a 250 MB e più breve di due ore. Si tratta di limiti della scheda e dell’interfaccia dichiarati separatamente. Prepara i file entro il limite dell’interfaccia prevista e organizza il materiale più lungo secondo confini significativi della registrazione. Un limite di dimensione del file riguarda l’audio codificato, mentre il limite di durata riguarda la lunghezza della registrazione vocale; nessuno dei due definisce una finestra di contesto di un modello testuale.\n\nL’output di esempio della scheda del modello è JSON contenente la durata della registrazione e il testo riconosciuto combinato. Il testo può diventare una trascrizione accessibile, un copione per sottotitoli o un input per riepilogo e ricerca successivi. Il raggruppamento delle battute dei sottotitoli e l’allineamento alla registrazione sono preparazioni separate quando il risultato non include i dati temporali richiesti. Per i resoconti di interviste, attribuire una battuta a un partecipante nominato richiede una registrazione separata e controllata di chi ha parlato. Conserva la formulazione riconosciuta e l’audio come base per questi risultati successivi.\n\nI confini dell’edizione contano quando pianifichi l’output. La scheda 1.5 colloca esplicitamente la diarizzazione dei parlanti fuori dalle capacità supportate e il confronto tra versioni del produttore assegna i timestamp a livello di parola e i controlli di stile clean/verbatim a MAI-Transcribe 2. Anche un modello di streaming nativo è un’edizione separata. Questo profilo 1.5 si concentra quindi sul testo riconosciuto dalle registrazioni e sul contesto di dominio documentato, senza trasformare le funzionalità di un’altra edizione relative a parlanti, temporizzazione o input dal vivo in parte del risultato. 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Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Microsoft AI MAI-Transcribe 1.5 è un modello speech-to-text per convertire audio registrato in contenuto scritto. La scheda esatta del modello descrive il riconoscimento in 43 lingue, l’identificazione automatica della lingua e la robustezza rispetto ad accenti, dialetti, stili di parlato e condizioni rumorose. L’edizione amplia di diciotto lingue l’insieme di 25 lingue di MAI-Transcribe 1. Un risultato utile è il parlato scritto di una lezione, un’intervista, una chiamata o una nota vocale, pronto da controllare rispetto alla registrazione prima di una successiva fase di revisione o analisi.
Prepara una registrazione completa e intelligibile in uno dei formati elencati dal produttore: WAV, MP3 o FLAC. Conserva il file originale e qualsiasi divisione in sezioni, così la trascrizione potrà essere confrontata con l’audio. Per una lezione, mantieni le frasi attorno a un termine tecnico, anziché estrarre soltanto la parola difficile. Per una nota vocale, conserva una correzione che cambia un nome, un orario o un numero. Il parlato circostante fornisce contesto per riconoscere ciò che è stato detto e la verifica dell’ascoltatore può identificare dove l’output necessita di correzione.
L’identificazione automatica della lingua permette di elaborare una registrazione senza richiedere una scelta linguistica anticipata. L’insieme di 43 lingue comprende inglese, francese, tedesco, italiano, spagnolo, hindi, cinese, giapponese, coreano, arabo, indonesiano, russo, thailandese e vietnamita. Le lingue aggiunte comprendono bulgaro, catalano, greco, ucraino e diverse lingue dell’Asia meridionale. Verifica che la lingua prevista appartenga all’insieme di questa edizione, anziché prendere in prestito la copertura più ampia di MAI-Transcribe 2. Per raccolte multilingue, conserva la lingua della registrazione insieme al testo verificato, così la revisione successiva seguirà il contenuto effettivamente parlato.
La scheda del modello 1.5 descrive suggerimenti su parole chiave o entità con fino a 200 termini e la presentazione della versione ne spiega lo scopo: rendere disponibili come contesto nomi probabili, acronimi e parole specialistiche. Il produttore descrive suggerimenti contestuali, anziché l’inserimento forzato e indiscriminato delle parole fornite nel risultato. Prepara un vocabolario pertinente, come il nome del progetto, uno strumento tecnico o la grafia corretta di una persona discussa nella registrazione. Usa tale terminologia come contesto per la registrazione effettiva e controlla i termini riconosciuti rispetto al parlato.
Per una lezione di ingegneria registrata, prepara i nomi degli strumenti discussi e la grafia esatta di qualsiasi acronimo di progetto. Scrivi le grafie esatte in un elenco terminologico mirato e conservalo insieme all’audio e alla trascrizione. Verifica tali occorrenze rispetto ai passaggi parlati, anziché considerare una voce di vocabolario come prova di una corrispondenza. Nomi che suonano simili possono comunque richiedere un controllo. Il risultato deve conservare le parole effettivamente pronunciate, compresa una correzione o una precisazione che ne cambi il significato.
Il produttore evidenzia le prestazioni sull’audio del mondo reale, compresi rumore di fondo e condizioni diverse dei microfoni. La verifica pratica può concentrarsi sui passaggi con parlato simultaneo, voci deboli o parole parzialmente coperte da un altro suono. Mantieni le incertezze collegate al passaggio audio corrispondente, anziché colmarle con ipotesi sull’argomento. Una frase plausibile può comunque contenere il nome proprio o il numero sbagliato. Per la trascrizione di una chiamata, il risultato utile è un resoconto controllato del contenuto parlato utilizzabile da un’analisi successiva, anziché un resoconto indovinato dell’intenzione del chiamante.
La scheda esatta del modello 1.5 indica una dimensione massima del file di 300 MB e due ore. Il riferimento REST sincrono di trascrizione collegato descrive un input di erogazione più restrittivo: inferiore a 250 MB e più breve di due ore. Si tratta di limiti della scheda e dell’interfaccia dichiarati separatamente. Prepara i file entro il limite dell’interfaccia prevista e organizza il materiale più lungo secondo confini significativi della registrazione. Un limite di dimensione del file riguarda l’audio codificato, mentre il limite di durata riguarda la lunghezza della registrazione vocale; nessuno dei due definisce una finestra di contesto di un modello testuale.
L’output di esempio della scheda del modello è JSON contenente la durata della registrazione e il testo riconosciuto combinato. Il testo può diventare una trascrizione accessibile, un copione per sottotitoli o un input per riepilogo e ricerca successivi. Il raggruppamento delle battute dei sottotitoli e l’allineamento alla registrazione sono preparazioni separate quando il risultato non include i dati temporali richiesti. Per i resoconti di interviste, attribuire una battuta a un partecipante nominato richiede una registrazione separata e controllata di chi ha parlato. Conserva la formulazione riconosciuta e l’audio come base per questi risultati successivi.
I confini dell’edizione contano quando pianifichi l’output. La scheda 1.5 colloca esplicitamente la diarizzazione dei parlanti fuori dalle capacità supportate e il confronto tra versioni del produttore assegna i timestamp a livello di parola e i controlli di stile clean/verbatim a MAI-Transcribe 2. Anche un modello di streaming nativo è un’edizione separata. Questo profilo 1.5 si concentra quindi sul testo riconosciuto dalle registrazioni e sul contesto di dominio documentato, senza trasformare le funzionalità di un’altra edizione relative a parlanti, temporizzazione o input dal vivo in parte del risultato. Verifica nomi, numeri, termini tecnici e parlato poco chiaro prima di preparare un passaggio citato, una traccia di sottotitoli o un documento derivato.
POST /v1/audio/transcriptionsaudiotext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti microsoft/mai-transcribe-1.5 | Predefinito— |
Campoinput_audio | Tipoobject | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campolanguage | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 0 Massimo: 1 | Predefinito— |
Camporesponse_format | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti json, verbose_json | Predefinitojson |
Campotimestamp_granularities | Tipoarray | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, input_audio |
Parametromaterial_types | Contrattoaudio |
Parametromaterial_conditions | ContrattoLeggi un file WAV reale e codifica i suoi byte effettivi per l'input JSON dichiarato input_audio; per questa dichiarazione esatta che ammette solo JSON non viene proposta una rotta multipart. |
Ciclo di vita: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id effettivamente restituito o record della libreria multimediale
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Le tariffe visualizzate stimano il costo prima della generazione. L'addebito finale viene calcolato in base al costo registrato per la generazione originale. La durata misurata dell'output e le quantità previste non costituiscono la quantità finale fatturabile.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Quantità prevista | Unità di fatturazione | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Quantità prevista— | Unità di fatturazione— | Costo Input · Token in input · Stima solo a fini di confronto — / 1K token Output · Token in output · Stima solo a fini di confronto — / 1K token Input · Lettura dalla cache · Stima solo a fini di confronto — / 1K token Input · Scrittura nella cache · Stima solo a fini di confronto — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora · Stima solo a fini di confronto — / 1K token |
| Configurazioneora audio in ingresso | Listino delle tariffe— | Quantità prevista— | Unità di fatturazioneper ora di audio in input | Costo Input · ora audio in ingresso · Stima solo a fini di confronto $0.72 per ora di audio in input |
| ConfigurazioneCosto stimato della generazione | Listino delle tariffe— | Quantità previstastima per una generazione | Unità di fatturazione— | Costo Output · Costo di generazione stimato · Stima solo a fini di confronto $0.0002 stima prima della generazione Questa stima non è un addebito aggiuntivo né una tariffa fissa per la generazione completata. |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')\nif len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')\nrequest={'model': 'microsoft/mai-transcribe-1.5', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}\nrequest['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\nGET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\nConserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva la risposta completa e gli header, ogni output effettivo, gli identificatori originali restituiti e tutti i campi di utilizzo. Recupera l'operazione originale senza inviare nuovamente la richiesta di creazione.
Conserva l'X-Client-Request-ID restituito per la riconciliazione. Leggi solo i valori task_id/asset_id effettivamente restituiti o la tua libreria multimediale; non costruire mai un URL del task a partire dall'ID dell'operazione e non reinviare mai la richiesta di creazione.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campotext | Tipo |
Campousage | Tipo |
Camposegments[] | Tipo |
Campowords[] | Tipo |
Campospeaker fields | Tipo |
Campotimestamps | Tipo |
Ailoot Ultra microsoft/mai-transcribe-1.5
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.