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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。

cheetah - 实时本地化语音转文字引擎
CheetahGithub实时转录开源项目本地处理语音转文字跨平台
Cheetah是一款本地化实时语音转文字引擎,具有隐私保护、高精度和跨平台特性。该引擎支持Linux、macOS、Windows、Android、iOS和主流浏览器等多种平台。Cheetah为开发者提供多种编程语言的SDK和演示应用,支持实时麦克风输入和音频文件处理,是一个灵活的语音识别解决方案。
faster-whisper-large-v2 - 多语言语音识别模型 支持高效转录和翻译
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-large-v2是基于OpenAI Whisper large-v2模型转换的CTranslate2格式语音识别模型。该模型支持100多种语言的音频转录和翻译,性能高效且语言覆盖范围广泛。开发者可通过faster-whisper库轻松使用,实现强大的多语言语音处理。模型采用FP16格式保存权重,可在加载时根据需求调整计算类型,适应不同应用场景。
whisper-jax - 速度提升70倍的Whisper JAX音频转录与翻译解决方案
GithubWhisper JAX并行处理开源项目性能模型音频转录
Whisper JAX是基于Hugging Face Transformers实现的音频转录与翻译模型,通过JAX代码优化实现70倍速度提升,兼容CPU、GPU和TPU。模型能在Hugging Face Hub演示,并提供详细的安装、使用和高级配置指南,助力开发者在多种环境下高效部署。
faster-whisper-large-v1 - CTranslate2模型转换助力高效语音识别
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper large-v1开源开源项目模型模型转换自动语音识别
项目展示如何将openai/whisper-large模型转换为高效的CTranslate2格式,支持多语种语音转录,适合高精度及快速处理场景。
openai-whisper-talk - 多功能语音对话应用
Chat CompletionsEmbeddingsGithubOpenAIWhisperopenai-whisper-talk开源项目
openai-whisper-talk 是一个集成多项 OpenAI 技术的语音对话应用,组合了 Whisper 自动语音识别、Chat Completions 模拟对话、Text-to-Speech 语音合成功能。最新版本引入了时间表管理与长期记忆功能,能添加、修改、删除和检索事件,并保存信息供未来参考。基于 Vue.js 和 Nuxt 构建,实现了个性化互动,让对话更自然流畅。
stable-ts - Whisper语音转录时间戳优化和功能扩展工具
GithubWhisper开源项目时间戳稳定性语音识别转录
stable-ts是一个开源的Whisper语音转录优化工具。它通过改进时间戳生成算法,提高了转录结果的时间精确度。该工具扩展了Whisper的功能,增加了语音分离、降噪和时间戳调整等特性。stable-ts支持多种输出格式,并提供API和命令行接口,使语音转录更加稳定和高效。
whisper-large-v3-turbo - 乌兹别克语语音识别模型的高性能解决方案
Common VoiceGithubHuggingfaceWhisper乌兹别克语开源项目模型模型微调语音识别
Whisper Large v3 Turbo是一个针对乌兹别克语优化的语音识别模型,基于OpenAI的Whisper大型模型微调而来。该模型在Common Voice 16.1数据集上训练,在测试集达到28.26%的词错误率,展现了良好的识别能力。模型使用Adam优化器和线性学习率策略,经过1万步训练。这一模型为乌兹别克语自动语音识别应用提供了有效工具。
faster-whisper-medium - 多语言语音识别与转录的高效开源解决方案
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper多语言开源项目模型模型转换自动语音识别
该项目是基于OpenAI Whisper medium模型转换而来的CTranslate2格式模型,为faster-whisper项目提供支持。支持90多种语言的语音识别和转录功能,性能优异且准确度高。用户可通过faster-whisper轻松实现音频文件的高效转录,获取精确的时间戳和文本输出。模型采用float16量化,计算类型可根据需求灵活调整,适用于多种语音识别应用场景。
faster-whisper-base - 多语言自动语音识别与转录效率提升的开源工具
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换自动语音识别
faster-whisper-base是将OpenAI的Whisper-base模型转换为CTranslate2格式的项目,支持多语言自动语音识别。模型保留FP16精度,用户可以通过CTranslate2的compute_type选项进行模型类型调整,适合需要高效语音转录的应用。
tiny-random-whisper - 轻量级随机耳语模型为语音识别提供高效解决方案
Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源许可开源项目模型知识产权软件协议
tiny-random-whisper是一个轻量级随机耳语模型,用于语音识别。该项目采用随机化技术,在保持小型模型体积的同时实现良好的识别性能。适用于资源受限设备和快速部署场景,为开发者提供灵活的语音识别工具。
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