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whisper-turbo

基于WebGPU的浏览器端语音转文字引擎

Whisper Turbo跨平台语音识别WebGPU浏览器Github开源项目

Whisper Turbo是一个基于WebGPU技术的开源语音识别项目，专门为浏览器和Electron应用设计。这款跨平台工具能在客户端高效执行语音转文字任务，目前支持Windows和MacOS上的Chromium浏览器。项目提供在线演示和详细文档，其核心由Rust编写的Ratchet库提供支持，确保了卓越的性能表现。

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介绍相关项目
whispercpp - Python绑定实现高效语音识别
GithubPybind11Python绑定whisper.cppwhispercpp开源项目语音转文字
whispercpp是一个基于Pybind11的whisper.cpp Python绑定库，为开发者提供高效的语音识别功能。该库支持快速加载预训练模型、转录音频文件，并具有实验性的流式转录功能。whispercpp提供简洁的API接口，方便快速集成whisper.cpp的功能。它还遵循XDG Base Directory规范，确保合理的文件管理。这个项目为Python开发者提供了便捷的方式来使用whisper.cpp的强大语音识别能力。
RealtimeSTT - 实时语音转文本库 适用于低延迟应用
GithubRealtimeSTT唤醒词实时转录开源项目语音助手语音转文本
RealtimeSTT是一个为实时应用设计的语音转文本库。它集成了语音活动检测、实时转录和唤醒词激活等功能，适合开发语音助手和需要快速精确语音转文本的应用。该库采用WebRTCVAD和SileroVAD进行语音检测，Faster_Whisper执行转录，Porcupine或OpenWakeWord负责唤醒词检测，体现了当前语音识别技术的先进水平。
whisperkit-coreml - 针对苹果芯片优化的本地化语音识别开源框架
Apple SiliconCoreMLGithubHuggingfaceWhisperKit开源项目模型设备端语音识别
WhisperKit是一个为苹果芯片设备优化的本地语音识别框架，提供高性能的语音转文本功能。该开源项目托管于GitHub，开发者可以通过Hugging Face上的基准测试评估其在实际设备上的表现。WhisperKit使iOS和macOS应用能够实现先进的本地语音识别，无需依赖云服务。
faster-whisper-tiny.en - 轻量快速的OpenAI Whisper英语语音识别模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-tiny.en是OpenAI Whisper tiny.en模型的CTranslate2优化版本，专门用于英语语音识别。这个模型提供高效的音频转录功能，支持16位浮点量化，可通过faster-whisper库简单集成。它适合需要快速、精确的英语语音转文本解决方案的开发者，特别是在计算资源有限的场景中表现出色。该模型采用MIT许可证，支持音频处理和自动语音识别任务。
chatty - 利用WebGPU在浏览器中本地运行大型语言模型
AI模型ChattyGithubWebGPU开源项目浏览器支持离线使用
Chatty利用WebGPU在浏览器中本地运行大型语言模型，保障数据隐私。其特点包括离线使用、聊天记录管理、支持多种开源模型、响应式设计和直观的用户界面。用户还可以加载本地文件、生成并保存聊天记录，并使用语音输入。此AI支持光明和暗模式，适用于所有支持WebGL的设备，极大地丰富了浏览器内的AI体验。
whisper-tiny.en - Whisper微调的英文语音识别模型
GithubHuggingfaceWhisper开源项目数据集模型模型训练深度学习语音识别
这是一个基于Whisper-tiny.en模型开发的轻量级语音识别工具，通过Azure数据集训练优化，主要用于英文语音转文本任务。模型采用线性学习率调度和Adam优化器，经过1000步训练后达到44.34%的词错误率。项目采用开源Apache 2.0许可，基于主流深度学习框架开发，便于开发者集成使用。
wordcab-transcribe - 开源语音识别与说话人分离API
APIGithubWordcab Transcribefaster-whisper开源项目语音识别音频转录
Wordcab Transcribe是一个基于FastAPI的开源语音识别API。它使用faster-whisper进行音频转录，自动调谐谱聚类技术实现说话人分离。该项目具有处理速度快、易于部署、支持批量请求等特点，可通过本地开发或Docker部署。API支持音频文件和YouTube视频的转录，适用于商业用途。
whisper-vits-svc - 基于VITS的端到端歌声转换开源项目
AIGithubPyTorchVITS开源项目深度学习语音转换
whisper-vits-svc是一个开源的端到端歌声转换项目,基于VITS模型架构。该项目支持多说话人转换,可混合创建新音色,并能处理带轻伴奏的声音。它集成了Whisper、BigVGAN等技术,提高了抗噪性和音质。项目面向深度学习入门者,需要Python和PyTorch基础。目前不支持实时转换,训练需要至少6GB显存。
distil-whisper - 快速高效的音频转录模型
Distil-WhisperGithub开源项目机器学习模型压缩自然语言处理语音识别
Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的蒸馏版本，速度提升6倍，模型规模缩小49%，同时保持了相近的准确性。该项目支持短语音和长语音转录，提供多个针对英语语音识别的高效模型。Distil-Whisper还可作为Whisper的辅助模型实现推测解码，在保证输出一致性的同时将速度提升2倍。
faster-whisper-small - 优化的Whisper小型模型实现快速多语言语音转文本
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-small是OpenAI Whisper小型模型的优化版本，适用于CTranslate2框架。这个模型支持90多种语言的自动语音识别，采用float16量化以提高效率。开发者可通过faster-whisper库轻松集成该模型，适用于多种语音转文本场景。模型具有快速处理能力和广泛的语言覆盖范围，为自动语音识别任务提供了实用的解决方案。
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