前阵子我在地铁上，戴着耳机听一段会议录音。40 多分钟，三个人轮流发言，重点零零散散。我心里想了一句非常“程序员”的话：
要是这段录音能自己变成文字，还能帮我整理重点就好了。
然后我又想起自己天天写 Java、写 Spring，却一直在做 “让机器说话” 的事情，很少认真想过让机器听话，到底有多难？
人类听一句话，其实做了很多事：
- 听清发音
- 判断语言
- 切分词语
- 理解上下文
- 过滤噪音
而在计算机世界里，这一整套能力，曾经是非常昂贵、非常复杂、非常不稳定的。直到我第一次真正用上 OpenAI 的 Whisper 模型，再配合 Spring AI，我才意识到：
原来“听懂人话”，已经被封装成了一个普通的 Spring 能力。
这篇文章，我们就从这个故事，慢慢拆开来看。
Whisper 是谁？它在故事里扮演什么角色
如果把整个“语音转文本”的过程比喻成一家餐厅：
- 你：点菜的人（上传语音）
- Spring AI：前台服务员
- OpenAI API：后厨
- Whisper：那位能听懂各种口音、还能自动记菜名的王牌厨师
Whisper 模型是干嘛的？
一句话总结：
Whisper 是 OpenAI 提供的通用语音识别模型，用来把语音转成文字。
但它不只是“听写”这么简单。它能做的事情包括：
- 语音转文本（Speech → Text）
- 多语言识别（自动识别中文、英文、日文等）
- 口音鲁棒（普通话、带口音、嘈杂环境）
- 长音频处理
- 标点与断句（相对自然）
你可以把它理解成：
一个 24 小时不喊累、不嫌吵、还能听懂多国语言的会议记录员。
而 Spring AI 做的事情，就是让你在 Spring 里用 Whisper，像用 RedisTemplate 一样自然。
第一幕：用 Whisper 做语音转文本（核心能力）
先说结论，再讲细节。在 Spring AI 里，用 OpenAI 的 Whisper 模型做转录，本质就是一句话：
把音频文件交给 OpenAI，由 Whisper 返回文本结果。
但在工程世界里，我们更关心四个问题：
- 支持什么音频格式？
- 转录结果长什么样？
- 能不能控制语言、提示词？
- Spring 里怎么用才“优雅”？
这些，Spring AI 都已经帮你想过了。
第二幕：配置 —— 把“耳朵”接上去
故事讲到这一步，相当于餐厅要开业了。厨师再牛，没有厨房也白搭。
1. Maven 依赖
在 Spring Boot 项目里，引入 Spring AI 的 OpenAI Starter：
这个 Starter 做了三件事：
- 自动配置 OpenAI Client
- 管理 API Key
- 暴露转录、对话等核心接口
你不用自己拼 HTTP 请求，也不用关心 JSON 结构。
2. application.yml 配置
接下来是最熟悉的 Spring 环节。
这里有三个关键信息：
- api-key：OpenAI 密钥
- audio.transcription：告诉 Spring，我们要用“转录能力”
- model：指定 Whisper 模型（目前官方就是 whisper-1）
如果你把 Spring AI 想象成一个收音机，那这一步就是：插上电源，调好频道。
第三幕：属性 —— 控制“听得多仔细”
有了基本配置，你已经能转录语音了。但真正写过业务的人都知道：
能跑，和能用，是两回事。
Spring AI 在转录这件事上，给你暴露了不少可控属性。
1. 常见转录属性
在 Java 侧，你可以通过请求参数控制行为，比如：
- language：指定语言
- prompt：给模型一点上下文提示
- responseFormat：返回格式
- temperature：随机程度
这些参数，就像你在对记录员说：“这是中文会议，重点是技术方案，尽量整理清楚。”
2. 属性的意义（故事版理解）
我特别喜欢用一个比喻来理解这些属性。
- language：告诉他“这是哪国话”
- prompt：提前给他一份会议背景
- temperature：允许不允许自由发挥
- responseFormat：你要草稿，还是正式文档
这一步，其实决定了 Whisper 是“随便记记”，还是“认真整理”。
第四幕：用法 —— 真正在 Spring 里“听音频”
好了，故事进入高潮。
1. 注入转录客户端
在 Spring Boot 中，你只需要注入对应的 Bean：
这一步非常“Spring”，完全没有侵入感。
2. 进行一次语音转文本
假设你有一个音频文件：
就这么简单。没有 HTTP，没有 JSON，没有手写 SDK。你可以把这一行代码理解成：
把录音扔给一个超级会听话的 Bean，它还你一份文字稿。
3. 加点“业务味道”
真实项目里，我们往往会这么用：
- 用户上传语音
- 后端转成文本
- 再交给 Chat 模型做总结
- 最后生成会议纪要 / 笔记 / 工单
Whisper 很少是终点，它更像是AI 链路里的第一站。
一次完整链路的故事（非常真实）
我最后讲一个我自己特别喜欢的场景。想象一下这个系统：
- 用户用手机录一段语音
- 后端用 Whisper 转成文本
- 再用 GPT 总结成三点结论
- 自动生成一条“会议总结”
在传统系统里，这是一个巨大的工程。而在 Spring AI 里，它更像：一个标准的 Bean 调用链。
Whisper 听，GPT 想，Spring 串起来。
总结：为什么我觉得 Spring AI + Whisper 很重要
我写这篇文章，不是为了告诉你“怎么调一个 API”。而是想分享一种很真实的感受：
我们第一次，能用熟悉的 Spring 方式，去做“理解世界”的事情。
过去的 Spring，擅长的是：
- 事务
- 连接池
- RPC
- 数据一致性
而今天的 Spring AI，开始擅长：
- 听懂人说话
- 理解自然语言
- 把“非结构化”变成“结构化”
Whisper 并不是一个炫技模型，它非常“工程友好”。它让“语音转文本”这件事，从一个 AI 研究问题，变成了：一个普通后端工程师，也能安心使用的基础能力。
END
如果你已经在用 Spring Boot，如果你已经在关注 AI 能力落地，那 springAI + OpenAI 转录，真的值得你认真玩一次。
下次你再听一段会议录音的时候，也许可以和我一样，默默在心里说一句：“这事儿，代码其实也能干。”
我们下篇再聊。
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