AudioTranscriptionOptions Klasse

Referenz

Definition

Namespace:: Azure.AI.OpenAI

Assembly:: Azure.AI.OpenAI.dll

Paket:: Azure.AI.OpenAI v1.0.0-beta.8

Wichtig

Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.

Die Konfigurationsinformationen für eine Audiotranskriptionsanforderung.

public class AudioTranscriptionOptions

type AudioTranscriptionOptions = class

Public Class AudioTranscriptionOptions

Vererbung: Object
AudioTranscriptionOptions

Konstruktoren

AudioTranscriptionOptions()	Initialisiert eine neue instance von AudioTranscriptionOptions.
AudioTranscriptionOptions(BinaryData)	Initialisiert eine neue instance von AudioTranscriptionOptions.

Eigenschaften

AudioData	Die zu transkribierenden Audiodaten. Dies muss der binäre Inhalt einer Datei in einem der unterstützten Medienformate sein: flac, mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, ogg, wav, webm. Um dieser Eigenschaft ein Byte[] zuzuweisen, verwenden Sie FromBytes(Byte[]). Das Byte[] wird in eine Base64-codierte Zeichenfolge serialisiert. Beispiele: BinaryData.FromBytes(new byte[] { 1, 2, 3 })Erstellt eine Nutzlast von "AQID".
Language	Die primäre gesprochene Sprache der zu transkribierenden Audiodaten, die als Zwei-Buchstaben-ISO-639-1-Sprachcode wie "en" oder "fr" bereitgestellt wird. Die Bereitstellung dieser bekannten Eingabesprache ist optional, kann jedoch die Genauigkeit und/oder Latenz der Transkription verbessern.
Prompt	Ein optionaler Hinweis, um den Stil des Modells zu leiten oder aus einem vorherigen Audiosegment fortzufahren. Die geschriebene Sprache der Eingabeaufforderung sollte mit der primären gesprochenen Sprache der Audiodaten übereinstimmen.
ResponseFormat	Das angeforderte Format der Transkriptionsantwortdaten, die den Inhalt und die Details des Ergebnisses beeinflussen.
Temperature	Die Temperatur für die Stichprobenentnahme, zwischen 0 und 1. Durch höhere Werte wie 0,8 wird die Ausgabe zufälliger, während sie durch niedrigere Werte wie 0,2 fokussierter und deterministischer wird. Wenn auf 0 festgelegt ist, verwendet das Modell die Protokollwahrscheinlichkeit, um die Temperatur automatisch zu erhöhen, bis bestimmte Schwellenwerte erreicht werden.

Gilt für:

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