Synthèse automatique
Implémente une transcription en temps réel via l'API WebSocket de Deepgram pour le traitement audio en direct.
Points forts
- Implémentation TypeScript complète avec gestion d'événements
- Intègre la capture microphone dans le navigateur
- Gère les erreurs avec reconnexion automatique
- Configuration flexible du modèle et de la langue
Limites
- Nécessite une clé API Deepgram et une connexion réseau
- La latence peut varier selon la qualité audio
- Non adapté pour l'audio pré-enregistré
Utilisez ce skill pour construire des applications de transcription en direct, des interfaces vocales ou des pipelines de traitement audio en temps réel.
Ne l'utilisez pas pour la transcription par lots hors ligne ou lorsque la reconnaissance vocale sans réseau est requise.
Analyse de sécurité
SûrThe skill provides guidance and code examples for using Deepgram's WebSocket API. It does not contain any destructive or exfiltrating commands, and the allowed Bash tools are for standard package installation.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
Set up a real-time streaming transcription service with Deepgram using the WebSocket API.Implement a live transcription client that captures microphone audio and displays interim results.Create a Deepgram streaming pipeline with auto-reconnect and error handling.name: deepgram-core-workflow-b description: | Implement real-time streaming transcription with Deepgram. Use when building live transcription, voice interfaces, or real-time audio processing applications. Trigger with phrases like "deepgram streaming", "real-time transcription", "live transcription", "websocket transcription", "voice streaming". allowed-tools: Read, Write, Edit, Bash(npm:), Bash(pip:), Grep version: 1.0.0 license: MIT author: Jeremy Longshore jeremy@intentsolutions.io
Deepgram Core Workflow B: Real-time Streaming
Overview
Implement real-time streaming transcription using Deepgram's WebSocket API for live audio processing.
Prerequisites
- Completed
deepgram-install-authsetup - Understanding of WebSocket patterns
- Audio input source (microphone or stream)
Instructions
Step 1: Set Up WebSocket Connection
Initialize a live transcription connection with Deepgram.
Step 2: Configure Stream Options
Set up interim results, endpointing, and language options.
Step 3: Handle Events
Implement handlers for transcript events and connection lifecycle.
Step 4: Stream Audio Data
Send audio chunks to the WebSocket connection.
Output
- Live transcription WebSocket client
- Event handlers for real-time results
- Audio streaming pipeline
- Graceful connection management
Error Handling
| Error | Cause | Solution | |-------|-------|----------| | Connection Closed | Network interruption | Implement auto-reconnect | | Buffer Overflow | Too much audio data | Reduce sample rate or chunk size | | No Transcripts | Silent audio | Check audio levels and format | | High Latency | Network/processing delay | Use interim results |
Examples
TypeScript WebSocket Client
// services/live-transcription.ts
import { createClient, LiveTranscriptionEvents } from '@deepgram/sdk';
export interface LiveTranscriptionOptions {
model?: 'nova-2' | 'nova' | 'enhanced' | 'base';
language?: string;
punctuate?: boolean;
interimResults?: boolean;
endpointing?: number;
vadEvents?: boolean;
}
export class LiveTranscriptionService {
private client;
private connection: any = null;
constructor(apiKey: string) {
this.client = createClient(apiKey);
}
async start(
options: LiveTranscriptionOptions = {},
handlers: {
onTranscript?: (transcript: string, isFinal: boolean) => void;
onError?: (error: Error) => void;
onClose?: () => void;
} = {}
): Promise<void> {
this.connection = this.client.listen.live({
model: options.model || 'nova-2',
language: options.language || 'en',
punctuate: options.punctuate ?? true,
interim_results: options.interimResults ?? true,
endpointing: options.endpointing ?? 300,
vad_events: options.vadEvents ?? true,
});
this.connection.on(LiveTranscriptionEvents.Open, () => {
console.log('Deepgram connection opened');
});
this.connection.on(LiveTranscriptionEvents.Transcript, (data: any) => {
const transcript = data.channel.alternatives[0].transcript;
const isFinal = data.is_final;
if (transcript && handlers.onTranscript) {
handlers.onTranscript(transcript, isFinal);
}
});
this.connection.on(LiveTranscriptionEvents.Error, (error: Error) => {
console.error('Deepgram error:', error);
handlers.onError?.(error);
});
this.connection.on(LiveTranscriptionEvents.Close, () => {
console.log('Deepgram connection closed');
handlers.onClose?.();
});
}
send(audioData: Buffer): void {
if (this.connection) {
this.connection.send(audioData);
}
}
async stop(): Promise<void> {
if (this.connection) {
this.connection.finish();
this.connection = null;
}
}
}
Browser Microphone Integration
// services/microphone.ts
import { LiveTranscriptionService } from './live-transcription';
export async function startMicrophoneTranscription(
onTranscript: (text: string, isFinal: boolean) => void
): Promise<{ stop: () => void }> {
const service = new LiveTranscriptionService(process.env.DEEPGRAM_API_KEY!);
// Get microphone access
const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true });
// Create audio context and processor
const audioContext = new AudioContext({ sampleRate: 16000 });
const source = audioContext.createMediaStreamSource(stream);
const processor = audioContext.createScriptProcessor(4096, 1, 1);
// Start transcription
await service.start({
model: 'nova-2',
interimResults: true,
punctuate: true,
}, {
onTranscript,
onError: console.error,
});
// Process audio
processor.onaudioprocess = (event) => {
const inputData = event.inputBuffer.getChannelData(0);
const pcmData = new Int16Array(inputData.length);
for (let i = 0; i < inputData.length; i++) {
pcmData[i] = Math.max(-32768, Math.min(32767, inputData[i] * 32768));
}
service.send(Buffer.from(pcmData.buffer));
};
source.connect(processor);
processor.connect(audioContext.destination);
return {
stop: () => {
processor.disconnect();
source.disconnect();
stream.getTracks().forEach(track => track.stop());
service.stop();
}
};
}
Node.js with Audio File Streaming
// stream-file.ts
import { createReadStream } from 'fs';
import { LiveTranscriptionService } from './services/live-transcription';
async function streamAudioFile(filePath: string) {
const service = new LiveTranscriptionService(process.env.DEEPGRAM_API_KEY!);
const finalTranscripts: string[] = [];
await service.start({
model: 'nova-2',
punctuate: true,
interimResults: false,
}, {
onTranscript: (transcript, isFinal) => {
if (isFinal) {
finalTranscripts.push(transcript);
console.log('Final:', transcript);
}
},
onClose: () => {
console.log('Complete transcript:', finalTranscripts.join(' '));
},
});
// Stream file in chunks
const stream = createReadStream(filePath, { highWaterMark: 4096 });
for await (const chunk of stream) {
service.send(chunk);
// Pace the streaming to match real-time
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100));
}
await service.stop();
}
Python Streaming Example
# services/live_transcription.py
from deepgram import DeepgramClient, LiveTranscriptionEvents, LiveOptions
import asyncio
class LiveTranscriptionService:
def __init__(self, api_key: str):
self.client = DeepgramClient(api_key)
self.connection = None
self.transcripts = []
async def start(self, on_transcript=None):
self.connection = self.client.listen.asynclive.v("1")
async def on_message(self, result, **kwargs):
transcript = result.channel.alternatives[0].transcript
if transcript and on_transcript:
on_transcript(transcript, result.is_final)
async def on_error(self, error, **kwargs):
print(f"Error: {error}")
self.connection.on(LiveTranscriptionEvents.Transcript, on_message)
self.connection.on(LiveTranscriptionEvents.Error, on_error)
options = LiveOptions(
model="nova-2",
language="en",
punctuate=True,
interim_results=True,
)
await self.connection.start(options)
def send(self, audio_data: bytes):
if self.connection:
self.connection.send(audio_data)
async def stop(self):
if self.connection:
await self.connection.finish()
Auto-Reconnect Pattern
// services/resilient-live.ts
export class ResilientLiveTranscription {
private service: LiveTranscriptionService;
private reconnectAttempts = 0;
private maxReconnectAttempts = 5;
async connect(options: LiveTranscriptionOptions) {
try {
await this.service.start(options, {
onClose: () => this.handleDisconnect(options),
onError: (err) => console.error('Stream error:', err),
});
this.reconnectAttempts = 0;
} catch (error) {
await this.handleDisconnect(options);
}
}
private async handleDisconnect(options: LiveTranscriptionOptions) {
if (this.reconnectAttempts < this.maxReconnectAttempts) {
this.reconnectAttempts++;
const delay = Math.pow(2, this.reconnectAttempts) * 1000;
console.log(`Reconnecting in ${delay}ms...`);
await new Promise(r => setTimeout(r, delay));
await this.connect(options);
}
}
}
Resources
Next Steps
Proceed to deepgram-common-errors for error handling patterns.
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz/download' --output '.skill-downloads/real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz/SKILL.md.part' '.skill-downloads/real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Read, Write, Edit, Bash(npm:*), Bash(pip:*), Grep
Extrait original : Prerequisites
- Completed
deepgram-install-authsetup - Understanding of WebSocket patterns
- Audio input source (microphone or stream)
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/deepgram-core-workflow-b' && cp -R '.skill-downloads/real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz' '.claude/skills/deepgram-core-workflow-b'Cursor
test -f '.skill-downloads/real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz/SKILL.md' && mkdir -p '.cursor/skills' && test ! -e '.cursor/skills/deepgram-core-workflow-b' && cp -R '.skill-downloads/real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz' '.cursor/skills/deepgram-core-workflow-b'Codex
test -f '.skill-downloads/real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz/SKILL.md' && mkdir -p '.agents/skills' && test ! -e '.agents/skills/deepgram-core-workflow-b' && cp -R '.skill-downloads/real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz' '.agents/skills/deepgram-core-workflow-b'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz'openskills read 'real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/real-time-streaming-transcription-with-deepgram-mmlj2oyz/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Créer des cartes interactives avec kepler.gl
Data & IA
Création de cartes interactives et export HTML autonome avec le package Python keplergl, à partir de données géospatiales (DataFrame, GeoJSON, CSV).
Optimisation de paramètres par agent
Data & IA
Guide d'optimisation de systèmes configurables avec objectif mesurable, via des essais bornés et une recommandation fondée sur des preuves.
Relance des visiteurs ICP
Data & IA
Identifiez les utilisateurs inscrits correspondant au profil client idéal mais qui n'ont pas activé, et rédigez des messages de relance personnalisés pour les réengager.