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whisper-turbo

基于WebGPU的浏览器端语音转文字引擎

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。

faster-whisper-GUI - 多功能GUI软件,支持语音识别与文件转录
GithubPySide6faster-whisper-GUIwhisperX开源项目模型下载音频转写
faster-whisper-GUI,一个带有PySide6技术的GUI软件,支持whisperX、Demucs等音频处理模型。用户可以从软件中下载、转换模型,设置VAD与whisper模型参数,支持多种文件格式转录。软件界面可多语言操作,并严格遵守法律法规。
faster-whisper-large-v2 - 基于Whisper large-v2的高效多语言语音转文本模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
该项目是OpenAI Whisper large-v2模型的CTranslate2转换版本,旨在提供高效的自动语音识别功能。支持超过100种语言,通过faster-whisper库实现简便调用。模型采用FP16格式存储,支持运行时计算类型调整,以优化性能。这一工具能够快速准确地完成语音到文本的转换,适用于多种应用场景,为开发者提供了强大的语音识别解决方案。
faster-whisper-medium - CTranslate2优化的Whisper medium模型支持多语言音频处理
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目机器翻译模型模型转换语音识别
这是OpenAI Whisper medium模型的CTranslate2优化版本,支持100多种语言的音频转录和识别。模型采用float16量化,通过faster-whisper库易于集成。它具有高效的推理速度和较小的内存占用,适合快速、准确处理多语言音频的应用场景。用户可根据需求调整计算类型,平衡性能和资源消耗。该模型为开发者提供了灵活、高效的多语言音频处理解决方案。
websurfx - 基于Rust的高性能隐私元搜索引擎
GithubRustWebSurfX开源开源项目搜索引擎隐私保护
WebSurfX是基于Rust开发的现代化元搜索引擎,专注于速度、安全性和用户隐私保护。它提供多种主题、多语言支持和搜索过滤功能,支持Docker和裸机部署。作为100%开源项目,WebSurfX不含广告,搜索结果清晰干净,为用户带来高效且注重隐私的搜索体验。
wgpu - 基于WebGPU标准的跨平台Rust图形API
GithubRustWebGPUwgpu图形API开源项目跨平台
wgpu项目实现了WebGPU标准的Rust版本,提供跨平台图形编程接口。它支持Vulkan、Metal、D3D12、OpenGL等多种图形API,并可在WebAssembly环境中运行。wgpu兼容WGSL、SPIR-V、GLSL等着色器语言,具有自动转换功能。该项目包含多个核心库和工具,适用于游戏引擎、3D渲染、科学计算可视化等应用场景。
speech_to_text_telegram_bot_dart - 基于Dart的跨平台Telegram语音转文本工具
GithubGlobal Corporation企业安全广告平台开源项目跨平台应用钱包系统
本项目通过Telegram实现高效的语音转文本功能,利用Whisper-Dart库提供无需API密钥的实时语音识别。用户可在多平台上轻松下载、安装并运行,适用于个人和团队协作的高级语音识别需求。
whisper-youtube - Whisper模型用于YouTube视频的多语言转录和语言识别
GithubGoogle ColabOpenAIWhisperYouTube视频转录开源项目语音识别
Whisper模型用于YouTube视频的多语言转录和语言识别。教程涵盖从Google Colab安装库到在Google Drive中保存转录文件的全过程,并提供GPU优化建议,适合需要高效、精准进行视频转录的用户。
whisper-diarization - 基于OpenAI Whisper的音频转录和说话人分离工具
GithubOpenAI WhisperSpeaker Diarization开源项目语音识别说话人分类音频处理
whisper-diarization项目整合了OpenAI Whisper的语音识别技术和先进的说话人分离方法。该工具首先进行人声提取,然后利用Whisper生成转录文本,并通过WhisperX优化时间戳。结合MarbleNet和TitaNet等技术,它能够准确识别多个说话人,最终输出包含说话人标识的精确转录结果。这一开源解决方案特别适合需要处理多人对话音频的场景,为音频转录和分析提供了强大支持。
faster-whisper-medium.en - 优化版Whisper语音识别模型集成CTranslate2框架
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别
faster-whisper-medium.en是OpenAI Whisper-medium.en模型的CTranslate2移植版本,专注于英语音频转文本处理。通过CTranslate2框架优化,支持FP16计算类型,提供Python接口实现音频转录功能,输出包含时间戳的文本片段。项目采用MIT许可证开源,主要面向需要语音识别功能的开发场景。
ChatTTS-ui - 多语种文字语音合成工具,支持中英数字混合及本地API接入
API接口CUDA加速ChatTTSGithubffmpeg开源项目语音合成
ChatTTS-webUI为用户提供文字到语音合成服务,支持中英文及数字,可本地运行或通过API接入。采用GPU加速优化处理速度,适合个人及企业使用,提供多种部署方案。
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