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insanely-fast-whisper-api

音频转文字的高速开源API,支持GPU云部署与并发处理

这是一款基于OpenAI Whisper Large v3的API,能够高速将音频转录为文字。此开源项目支持在任意支持GPU的云提供商上部署,内置说话人分离功能,提供易用的Fast API层、异步后台任务和Webhooks,优化了并发处理。支持任务管理、取消与状态查询,拥有安全的管理员认证访问。通过Docker可以轻松部署到包括Fly.io在内的多种VM环境,实现高效的生产用途。

transcribe - 多语言实时转录和对话生成的开源工具
GithubOpenAITranscribe多语言支持安全功能实时转录开源项目
这个开源项目提供多语言实时转录,通过选择OpenAI GPT-4o、GPT-4、GPT-3.5等模型生成对话响应。软件具有最新的OpenAI库支持,无需Python依赖即可安装使用,并提供高安全性功能。支持麦克风和扬声器输入转换,用户可以定制提示、保存聊天记录,并可享受离线免费和在线付费的语音到文本转换服务。该工具在有GPU支持时性能最佳,并提供详细的安装指南和用户支持。
whisper-tiny - Whisper-Tiny转Ratchet格式的跨平台语音识别模型
GithubHuggingfaceRatchetWhisperopenai开源项目模型转换
Whisper-Tiny通过转换为Ratchet格式,在多平台上提供了一种高效的语音识别解决方案。此项目采用GGML转换技术,增强了模型在不同环境中的适应性和处理效率,对开发者与用户来说更具实用价值。项目遵循Apache-2.0开源许可,适合开发者广泛应用和改进。
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。
faster-whisper-base - OpenAI Whisper模型在CTranslate2格式下的应用
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
本项目将OpenAI Whisper base模型转换为CTranslate2格式,支持多语种语音识别。适用于CTranslate2及其衍生项目如faster-whisper,并提供Python代码示例展示音频转录过程。模型采用FP16格式,可灵活调整计算类型。项目详细说明了转换过程,为开发者提供了便捷的语音识别工具。
faster-distil-whisper-large-v2 - 通过CTranslate2实现的高效音频转录转换方案
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自动语音识别量化
此项目将distil-whisper/distil-large-v2模型转换为CTranslate2格式,适用于CTranslate2项目如faster-whisper,并支持FP16计算,增强了自动语音识别的性能和效率。
SpeechFlow - 高准确度多语言语音识别API实现智能音频转文字
AI工具API集成人工智能准确率多语言支持语音转文字
SpeechFlow语音识别API支持14种语言的音频转文字,准确率超越市场同类20%。简洁API设计便于云端和本地部署,高效处理大量音频。按需付费模式为企业和个人提供可靠的语音转写解决方案,促进音频内容智能化。
Shush - WhisperV3模型的全栈语音转文本应用演示
GithubModalNextJSShushWhisperV3开源项目音频转录
Shush是一个开源项目,展示了如何在Modal平台上部署WhisperV3语音识别模型,并通过NextJS应用程序实现交互。该项目集成了Next.js前端和Modal后端,演示了高性能模型运行、可靠API构建和自动扩展功能。开发者可以通过此项目学习如何快速部署AI模型后端,并构建响应式前端应用,实现高效的语音转文本功能。
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。
whisper.rn - React Native环境中的Whisper自动语音识别模型的高性能实现
GithubReact Nativewhisper.cppwhisper.rn开源项目自动语音识别音频转录
whisper.rn是React Native环境中OpenAI的Whisper自动语音识别模型的高性能实现,支持iOS和Android平台,具备实时转录功能,并集成Core ML和NDK优化。项目提供详细的安装与使用指南及实用技巧,适合在移动应用中集成语音识别功能。
whispering-ui - 多功能实时语音处理开源应用
AI模型GithubWhispering Tiger UI实时翻译开源工具开源项目语音转写
Whispering Tiger UI是一个开源项目,提供原生用户界面来控制Whispering Tiger应用。它能够处理实时音频流和游戏画面,进行转录和翻译,并通过WebSocket或OSC将结果输出到浏览器或VRChat。核心功能涵盖语音转文字、文本翻译、文字转语音和图像识别。该工具支持插件扩展,界面友好,适合不同经验水平的用户使用。
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