模型

Microsoft AI: MAI-Transcribe 1.5

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Microsoft AI: MAI-Transcribe 1.5

Microsoft AI MAI-Transcribe 1.5 可將錄製語音轉為文字,涵蓋 43 種語言,具備自動語言識別,並重視口音與嘈雜音訊。模型卡描述針對名稱與專業術語的領域感知關鍵字偏向提示。逐字稿可作為經核對筆記或字幕的基礎。

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項,依所選方法列於下方。

Microsoft AI MAI-Transcribe 1.5 是將錄製音訊轉為書面內容的語音轉文字模型。其確切模型卡描述支援 43 種語言辨識、自動語言識別,以及對口音、方言、說話風格與噪音環境的穩健性。此版本在 MAI-Transcribe 1 的 25 種語言之外,增加十八種語言。實用成果是演講、訪談、通話或語音筆記的書面語音內容,可先對照錄音檢查,再進行後續編修或分析。

以開發商列出的 WAV、MP3 或 FLAC 格式,準備完整且可理解的錄音。保留原始檔與區段劃分,讓逐字稿可與音訊比較。演講應保留技術術語前後的片語,不要只擷取困難字詞。語音筆記應保留會改變名稱、時間或數字的修正。周邊語音提供辨識內容的上下文,聽者檢查則可指出輸出需要修正之處。

自動語言識別可處理錄音,而無須事先選擇語言。43 種語言包含英文、法文、德文、義大利文、西班牙文、印地文、中文、日文、韓文、阿拉伯文、印尼文、俄文、泰文與越南文。新增語言包含保加利亞文、加泰隆尼亞文、希臘文、烏克蘭文,以及數種南亞語言。應確認目標語言屬於此版本的範圍,不要挪用 MAI-Transcribe 2 較廣的涵蓋範圍。多語言資料集合應將錄音語言隨已檢查文字保留,使下游編修符合實際口語內容。

1.5 模型卡描述最多 200 個詞的關鍵字或實體偏向提示;發行說明解釋用途,是把可能出現的名稱、縮寫與專業詞彙作為上下文。開發商描述的是上下文提示,而非盲目將提供字詞強行塞入結果。準備相關詞彙,例如專案名稱、技術儀器,或錄音中提到的人名正確拼法。將術語作為實際錄音的上下文,並對照語音檢查辨識詞。

工程課程錄音應準備所討論儀器的名稱,以及專案縮寫的確切拼法。將精確拼法寫入聚焦術語清單,與音訊及逐字稿一併保存。對照口語段落檢查這些出現位置,不要把詞彙項目當成配對成立的證明。發音相似的名稱仍可能需要檢查。結果應保留實際說出的字詞,包括會改變意義的修正或限定。

開發商強調真實世界音訊表現,包括背景噪音與不同麥克風條件。實際檢查可聚焦於同時發言、微弱聲音,或部分被其他聲音掩蓋的字詞。將不確定性連結至對應音訊段落,不要依主題假設填補。看似合理的句子仍可能含有錯誤專有名詞或數字。通話逐字稿的實用成果,是可供後續分析使用、經核對的口語內容記錄,而非猜測來電者意圖的敘述。

確切 1.5 模型卡列出最大檔案大小為 300 MB、時長為兩小時。其連結的同步轉錄 REST 參考文件描述更嚴格的服務輸入:小於 250 MB,且短於兩小時。這些是分別明載的模型卡與介面限制。檔案應符合預期介面的額度,較長資料則依有意義的錄音邊界整理。檔案大小限制針對編碼音訊,時長限制針對語音錄製長度;兩者都不是文字模型上下文視窗。

模型卡輸出範例是 JSON,包含錄音時長與合併後的辨識文字。文字可成為可讀逐字稿、字幕腳本,或後續摘要與搜尋的輸入。若結果不含所需時間資料,字幕單元分組與錄音對齊則須另行準備。訪談記錄若要將台詞歸屬具名參與者,需要另有經核對的說話者記錄。保留辨識措辭與音訊,作為後續成果的基礎。

規劃輸出時應注意版本界線。1.5 模型卡明確將說話者分離列為不支援能力;開發商版本比較則將逐字時間戳記與 clean/verbatim 風格控制歸於 MAI-Transcribe 2。原生串流模型也是另一個版本。因此,此 1.5 模型版本聚焦錄音辨識文字與文件所載的領域上下文,不應把其他版本的說話者、時間或即時輸入功能納入結果。製作引述段落、字幕軌或衍生文件前,應檢查名稱、數字、術語與不清楚語音。

Ailoot Ultra · 語音轉文字 POST /v1/audio/transcriptions microsoft/mai-transcribe-1.5

microsoft/mai-transcribe-1.5

Microsoft AI /microsoft/mai-transcribe-1.5

入門

Microsoft AI MAI-Transcribe 1.5 可將錄製語音轉為文字,涵蓋 43 種語言,具備自動語言識別,並重視口音與嘈雜音訊。模型卡描述針對名稱與專業術語的領域感知關鍵字偏向提示。逐字稿可作為經核對筆記或字幕的基礎。

接受的輸入
音訊
結果
文字

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · 語音轉文字 POST /v1/audio/transcriptions
輸入
audio
輸出
text
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
microsoft/mai-transcribe-1.5
預設值—
欄位input_audio類型object要求必填值與限制預設值—
欄位language類型string要求選填值與限制預設值—
欄位temperature類型number要求選填值與限制
最小值: 0
最大值: 1
預設值—
欄位response_format類型string要求選填值與限制
json, verbose_json
預設值json
欄位timestamp_granularities類型array要求選填值與限制預設值—
欄位provider類型object要求選填值與限制預設值—
方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, input_audio
參數material_types規格audio
參數material_conditions規格請讀取實際的 WAV 檔案,並將其真實位元組編碼,用於所宣告的 JSON input_audio;此確切的純 JSON 宣告並未提供 multipart 路由。

生命週期: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · 實際回傳的 task_id 或媒體庫紀錄

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

方案

最終費用的計算方式

顯示的費率用於在生成前估算費用。最終費用依原始生成作業記錄的成本計算。實測的輸出時間長度與預估數量並非最終計費數量。

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
未指定 選取快速模式時
flex 模式
未指定 選取 flex 模式時
最高推理強度
未指定 最高推理強度採用 default 調整值時

供比較的預估費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定費率表預估數量計費單位費用
設定基礎 token 費率費率表基本費率預估數量—計費單位—費用
輸入 · 輸入 Token · 僅供比較的估算 — / 1K Token
輸出 · 輸出 Token · 僅供比較的估算 — / 1K Token
輸入 · 讀取快取 · 僅供比較的估算 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取 · 僅供比較的估算 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 · 僅供比較的估算 — / 1K Token
設定輸入音訊小時數費率表—預估數量—計費單位每小時輸入音訊費用
輸入 · 輸入音訊小時數 · 僅供比較的估算 $0.72 每小時輸入音訊
設定預估生成費用費率表—預估數量單次生成估算值計費單位—費用
輸出 · 預估生成費用 · 僅供比較的估算 $0.0002 生成前估算

此估算並非額外費用,也不是本次生成完成後的固定費率。

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · 語音轉文字

curl · 精確的原生請求主體與完整結果
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
import base64
audio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()
if not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')
if len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')
request={'model': 'microsoft/mai-transcribe-1.5', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}
request['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')
Path('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin
# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.
# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · 語音轉文字

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
其他內容讀取方式
讀取現有且屬於自己的素材
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json
# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.
保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留完整回應與標頭、所有實際輸出、原始回傳的識別碼,以及所有用量欄位。恢復原始作業時,請勿再次提交建立請求。

需要檢查原始回應時

保留回傳的 X-Client-Request-ID,以供核對。僅讀取實際回傳的 task_id/asset_id 值或自己擁有的媒體庫;請勿以作業 ID 組成任務 URL,也請勿重新提交建立請求。

回應欄位
欄位類型
欄位text類型
欄位usage類型
欄位segments[]類型
欄位words[]類型
欄位speaker fields類型
欄位timestamps類型

別名

模型別名

Ailoot Ultra microsoft/mai-transcribe-1.5

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

microsoft/mai-transcribe-1.5

FAQ · Microsoft AI: MAI-Transcribe 1.5
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/audio/transcriptions · microsoft/mai-transcribe-1.5: audio → text

請求使用哪些欄位?

POST /v1/audio/transcriptions · microsoft/mai-transcribe-1.5: model, input_audio, language, temperature, response_format, timestamp_granularities, provider

適用哪些限制?

POST /v1/audio/transcriptions · microsoft/mai-transcribe-1.5: temperature.minimum: 0; temperature.maximum: 1

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