Al final del Artículo hay un tutorial en Python de como ejecutar Wisper en la computadora
En la era digital actual, la cantidad de datos generados diariamente es abrumadora. A medida que la tecnología avanza, la necesidad de procesar y analizar estos datos se ha vuelto más crítica que nunca. Una fuente importante de información que a menudo se pasa por alto es el audio. Las conversaciones, reuniones, entrevistas y grabaciones de voz contienen una riqueza de información que puede ser valiosa para diversas industrias. Sin embargo, extraer datos significativos de los archivos de audio tradicionalmente ha sido una tarea tediosa y lenta.
Es en este contexto que Wisper emerge como una plataforma innovadora y revolucionaria, que utiliza el poder de la Inteligencia Artificial (IA) para transformar las conversaciones en datos valiosos. Wisper, con su amplia gama de funcionalidades de procesamiento de audio, ofrece una solución eficiente y precisa para transcribir, analizar y extraer información relevante de archivos de audio.
El núcleo de Wisper es su capacidad para convertir la voz en texto mediante avanzados algoritmos de reconocimiento de voz, impulsados por modelos de lenguaje desarrollados por OpenAI, líder en la investigación de Inteligencia Artificial. La colaboración con OpenAI ha permitido a Wisper utilizar la serie GPT (Generative Pre-trained Transformer), incluyendo modelos como GPT-3 y GPT-4, para optimizar la precisión y comprensión del lenguaje natural. Esta combinación de tecnologías permite que Wisper procese y transcriba de manera efectiva diferentes dialectos, acentos y lenguajes, lo que aumenta significativamente su utilidad en un contexto global.
Además de la conversión de voz a texto, Wisper ofrece una variedad de capacidades analíticas. El análisis de sentimientos permite comprender las emociones y actitudes expresadas durante una conversación, lo que puede ser esencial para medir la satisfacción del cliente, evaluar la efectividad de discursos o presentaciones, o incluso detectar el estado de ánimo de un paciente durante una consulta médica. La extracción de palabras clave y el resumen automatizado permiten identificar los puntos clave de una conversación y facilitan la identificación de información relevante en grandes volúmenes de audio.
Wisper tiene un impacto significativo en múltiples industrias. En el ámbito empresarial, puede ayudar a las empresas a comprender mejor las necesidades de sus clientes, identificar tendencias emergentes y optimizar la toma de decisiones. En el campo de la atención médica, puede mejorar la eficiencia y la precisión de las transcripciones médicas, facilitando así la labor de los profesionales de la salud y mejorando la calidad de la atención. En el ámbito educativo, Wisper puede ser una herramienta valiosa para transcribir y analizar sesiones de clases o conferencias, permitiendo a los educadores evaluar el rendimiento de los estudiantes y mejorar la enseñanza.
Habilidades de Wisper:
a. Transcripción de audio:
El código utiliza el modelo “wisper-1” en OpenAI para convertir archivos de audio en texto. Esta capacidad de transcripción permite que Wisper procese datos de audio de manera eficiente, lo que la convierte en una herramienta valiosa en la industria de la transcripción y permite una integración perfecta del contenido de audio en varias aplicaciones.
b. Resumen y Extracción:
Usando las capacidades de comprensión del lenguaje de GPT-4, el código extrae resúmenes abstractos concisos y coherentes del audio transcrito. Esta función permite a los usuarios comprender rápidamente los puntos principales de largas discusiones o reuniones sin necesidad de revisar todo el contenido.
c. Extracción de puntos clave:
El código emplea GPT-4 para identificar y enumerar los puntos clave discutidos o mencionados en el audio. Esta función agiliza el análisis de datos y los procesos de toma de decisiones, facilitando el acceso rápido a información crucial de las grabaciones de audio.
d. Extracción de elementos de acción o tareas:
Al aprovechar las capacidades de análisis de GPT-4, el código identifica y enumera los elementos de acción o las tareas mencionadas durante la discusión de audio. Esta función resulta fundamental para gestionar proyectos y garantizar el seguimiento de tareas específicas que surgen de reuniones o conversaciones.
Análisis de los sentimientos:
El código emplea GPT-4 para realizar análisis de sentimientos, midiendo el tono general y la emoción transmitida en el audio transcrito. Esta funcionalidad es beneficiosa para las empresas, las plataformas de redes sociales y la investigación de mercado, ya que proporciona información sobre los sentimientos de los clientes y las opiniones públicas.
Otras Aplicaciones Empresariales
Selección de Personal y contratación
Wisper agiliza las entrevistas, identifica las habilidades clave de los candidatos y asegura una evaluación objetiva.
Servicio al cliente: Wisper se puede utilizar en empresas con amplias interacciones de servicio al cliente, como centros de llamadas, para transcribir llamadas de clientes, analizar opiniones e identificar información práctica para mejorar la satisfacción y el soporte del cliente.
Investigación de mercado: en las empresas de investigación de mercado, Wisper puede transcribir y analizar entrevistas, grupos focales y encuestas, lo que ayuda a los investigadores a obtener información valiosa sobre las preferencias, los sentimientos y las opiniones de los consumidores.
Atención médica: Wisper se puede aplicar en la industria de la atención médica para transcribir consultas médicas, comentarios de pacientes e interacciones médico-paciente, lo que permite una mejor documentación, análisis de los sentimientos de los pacientes y una mejor atención.
Servicios legales: en los bufetes de abogados, Wisper puede transcribir audiencias judiciales, declaraciones juradas y reuniones con clientes, agilizando el proceso de revisión de discusiones de casos y extrayendo información crucial para el análisis legal.
Recursos humanos: Wisper puede ayudar a los departamentos de recursos humanos a transcribir entrevistas de empleados, revisiones de desempeño y sesiones de capacitación, lo que facilita una mejor gestión de la fuerza laboral y el desarrollo del talento.
Ventas y marketing: Wisper se puede utilizar en reuniones de ventas, sesiones de intercambio de ideas de marketing y seminarios web, lo que proporciona información valiosa sobre las preferencias de los clientes, las tendencias del mercado y los clientes potenciales.
Educación y aprendizaje electrónico: en instituciones educativas y plataformas de aprendizaje electrónico, Wisper puede transcribir conferencias, clases en línea y comentarios de los estudiantes, lo que permite una organización eficiente del contenido y la retención del conocimiento.
Servicios financieros: en instituciones financieras, Wisper puede transcribir consultas financieras, analizar los sentimientos de los clientes y extraer información clave para ofrecer asesoramiento y servicios financieros personalizados.
Medios y entretenimiento: Wisper se puede utilizar en la industria de los medios y el entretenimiento para transcribir entrevistas, analizar los comentarios de los espectadores y generar resúmenes de programas de televisión o películas con fines promocionales.
Reuniones y conferencias de negocios: Wisper puede transcribir y resumir debates y presentaciones en reuniones y conferencias de negocios, lo que facilita a los participantes la revisión de puntos clave y elementos de acción.
Tutorial paso a paso sobre cómo ejecutar el código proporcionado en Python usando Visual Studio Code (VS Code):
1. Instale Python y VS Code:
– Si no tiene instalado Python, descargue e instale la última versión desde el sitio web oficial (https://www.python.org/downloads/).
– Descargue e instale Visual Studio Code desde el sitio web oficial (https://code.visualstudio.com/download).
2. Instale los paquetes de Python necesarios:
– Abra una terminal (Símbolo del sistema en Windows) o la terminal integrada en VS Code.
– Use pip para instalar los paquetes necesarios ejecutando los siguientes comandos:
“`
pip instalar openai
pip install python-docx
“`
3. Obtenga una clave API de OpenAI:
– Si no tiene una clave API para OpenAI, regístrese para obtener una cuenta en https://openai.com/.
– Una vez que tenga una cuenta, inicie sesión y vaya a https://platform.openai.com/account/api-keys para generar una clave API.
4. Cree un nuevo archivo de Python:
– Abra el código de Visual Studio.
– Cree un nuevo archivo de Python haciendo clic en “Archivo” > “Nuevo archivo” o usando el atajo `Ctrl + N`.
– Guarde el archivo con un nombre adecuado, como “audio_processing.py”.
5. Copia y pega el código:
Código del Proyecto https://github.com/Bytecrafterlab/wisper
– Copie el código de Python proporcionado y péguelo en el archivo de Python recién creado.
6. Reemplace la clave API y la ruta del archivo de audio:
– Reemplace `”OPENAI_API”` con su clave API real del Paso 3.
– Configure la variable `audio_file_path` en la ruta del archivo de audio que desea procesar.
7. Ejecute el código:
– Abra una terminal en Visual Studio Code haciendo clic en “Terminal” > “Nueva terminal” o usando el atajo `Ctrl + Shift + “.
– Navegue al directorio donde se guarda su archivo de Python usando el comando `cd` (cambiar directorio).
– Ejecute el script de Python con el siguiente comando:
“`
python procesamiento_de_audio.py
“`
El script transcribirá el audio, realizará tareas de procesamiento de lenguaje, imprimirá los resultados y los guardará en un documento de Word llamado “audioAnalizado.docx” en el mismo directorio.
¡Eso es todo! Ahora debería poder ejecutar el código proporcionado en Python usando Visual Studio Code. Si todo está configurado correctamente, debería ver el texto transcrito y los resultados procesados impresos en la terminal, y se creará un documento de Word con los resultados en el mismo directorio.