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原文中文,约1900字,阅读约需5分钟。
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内容提要
许多人需要将视频、播客和会议记录的音频转为文本,尤其是识别发言人。使用 Google 的 Gemini 2.0 Pro 模型可以高效完成此任务,但在国内访问受限。生成文本时需提供背景信息和输出格式,建议使用 Pro 模型以确保输出质量,并注意处理长音频时可能出现的幻觉问题。对于无法访问 Gemini 的用户,可以考虑使用 Whisper 模型。
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关键要点
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许多人需要将视频、播客和会议记录的音频转为文本,尤其是识别发言人。
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使用 Google 的 Gemini 2.0 Pro 模型可以高效完成此任务,但在国内访问受限。
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生成文本时需提供背景信息和输出格式,建议使用 Pro 模型以确保输出质量。
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处理长音频时可能出现幻觉问题,需注意校对输出内容。
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如果无法访问 Gemini,可以考虑使用 Whisper 模型。
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生成带发言人和时间戳的文稿时,需提供音频主题、参与人和专有名词等背景信息。
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优先使用 Pro 模型,输出质量最好,Lite 模型可能出现幻觉。
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音频文件可先转换为 mp3 或 wav 格式以减少输入体积。
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如果输出不完整,可以输入“continue”让模型继续输出,但长音频可能导致幻觉。
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导出输出内容时,建议复制为 Markdown,以保留格式。
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Whisper 模型是一个不错的替代选择,但需配合其他模型识别发言人。
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