GPT-4o と o1 にオーディオとビデオへのアクセスを提供する

GPT-4o とオーディオおよびビデオデータの使用

GPT-4oとo1は強力な推論モデルですが、生のオーディオではなくテキストで動作します。GPT-4oの推論を録音で実現するには、処理できる構造化されたトランスクリプトデータが必要です。Speak AIはそのレイヤーを提供します：文字起こし、話者識別、NLP拡張、および任意のダウンストリームシステムにクリーンなJSONを配信するREST APIです。

GPT-4o に生のテキストを与える場合と、Speak AI’s の構造化された出力を与える場合の実際的な違いは大きいです。生のトランスクリプトテキストは、スピーカー識別、タイムスタンプ、セマンティックマーカーがない単一のブロックです。Speak AI’s の出力は、すべてのセグメントをスピーカー、タイムスタンプ、センチメント、キーワード、トピックでタグ付けします。GPT-4o はその後、その構造について推論できます。“スピーカー 2 は価格モデルについて何を言いましたか?”または“最初の 5 分間に競合他社に言及したインタビューはどれですか?” — フラットテキストでは不可能なクエリです。

検索拡張生成（RAG）パイプラインを構築する開発者にとって、Speak AIのトランスクリプトJSONは、前処理ステップなしでチャンキングと埋め込みの準備ができています。話者セグメントは自然なチャンク境界になります。タイムスタンプは取得可能な引用になります。NLP抽出されたキーワードはベクトルストアの検索可能なメタデータになります。

REST API vs MCP Server

Speak AI は 2 つの統合パスをサポートしています。REST API は、サーバー側のパイプラインの標準的な選択肢です。ファイルのアップロード、完了のためのポーリングまたはウェブフック、トランスクリプト JSON の取得。MCP サーバーは、GPT-4o エージェントがエージェントワークフローの一部として検索、取得、または記録の分析を行うツール呼び出しを発行して、Speak AI メディアライブラリをリアルタイムでクエリおよび操作したい場合に適切な選択です。

両方のパスは同じ基盤となるデータを共有します。REST API経由でアップロードされた録音は、MCPを通じてすぐにクエリ可能です。つまり、REST上でバッチ取得パイプラインを構築しながら、GPT-4oエージェントが同じライブラリをMCP経由でクエリでき、データの重複やシステムの分離管理なしに実現できます。

サポートされている形式と言語

Speak AIは、MP3、MP4、WAV、M4A、OGG、FLAC、WEBM、AVI、MOVなど、すべての主要なオーディオおよびビデオ形式に対応しています。ファイルはAPIを通じて直接アップロードするか、URLとして提供できます。80以上の言語での文字起こしが自動言語検出で利用可能です。話者識別、タイムスタンプ、およびNLP分析は、サポートされているすべての言語と形式で利用できます。