openai-whisper-api

• Je hebt audiobestanden (bijv. .m4a, .ogg) die je snel wilt laten transcriberen zonder zelf aangepaste API-integratiecode te schrijven.
• Je wilt transcriptie automatiseren als onderdeel van een shell-pipeline of gescripte workflow.
• Je moet een taalhint of sprekersnaamprompst doorgeven om de nauwkeurigheid van de transcriptie te verbeteren.
• Je wilt gestructureerde JSON-uitvoer van de Whisper API in plaats van platte tekst.

• Je hebt realtime of streaming transcriptie nodig — deze skill stuurt volledige audiobestanden naar de API en is niet geschikt voor live audio.
• Je niet comfortabel bent met het instellen van een OPENAI_API_KEY, omdat de skill geen alternatieve transcriptie-backend heeft.

Voer een enkel shellscript uit met een pad naar je audiobestand en ontvang standaard een .txt-transcript naast het bestand. Geen standaard API-code vereist.

Schrijf uitvoer naar een aangepast pad met --out, of vraag ruwe JSON op van de API met --json voor verdere verwerking.

Gebruik --language om de gesproken taal op te geven (bijv. en) voor betere nauwkeurigheid, of --prompt om context aan te leveren, zoals sprekernamen, die de transcriptie kunnen sturen.

Standaard ingesteld op whisper-1, maar accepteert een --model-vlag, zodat je voorbereid bent op toekomstige Whisper-modelvarianten die door OpenAI worden aangeboden.

Neem een vergadering of interview op en voer vervolgens de skill uit op het audiobestand om een volledige teksttranscriptie te maken. Geef --prompt mee met de namen van de deelnemers om de herkenning van sprekernamen in de uitvoer te verbeteren.

Integreer het script in een cron-taak of CI-workflow die nieuwe audiobestanden ophaalt uit een map en deze automatisch transcribeert, waarbij de resultaten worden weggeschreven naar een opgegeven uitvoermap.

Converteer een bibliotheek met spraakmemo's of podcastafleveringen naar doorzoekbare tekstbestanden door de vaardigheid te scripten over een reeks audiobestanden met behulp van openai-whisper-api.