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nb-whisper-small

先进的挪威语自动语音识别开源项目

Huggingface模型语音识别Github自动语音识别开源项目挪威语模型训练NB-Whisper

NB-Whisper Small是挪威国家图书馆开发的挪威语自动语音识别模型。基于OpenAI的Whisper架构,该模型使用66,000小时的语音数据训练,支持挪威语和英语的转录与翻译。通过Hugging Face Transformers库可轻松调用,提供高精度转录、时间戳和说话人分离等功能,适用于多种语音识别场景。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
介绍相关项目
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。
Arabic-Whisper-CodeSwitching-Edition - 针对阿拉伯语和英语混合语音的优化识别模型
GithubHuggingfacetransformers代码转换开源项目模型语言模型语音识别阿拉伯语
本模型是经过精调的OpenAI Whisper Large v2版本，旨在提升阿拉伯语和英语混合语音的识别精度。基于阿拉伯-英语代码切换数据集训练，适用于处理多语言环境中的阿拉伯语和英语混合语音。虽然在该特定场景中表现优异，但在其它语言或单语言场景中性能可能有所下降。
whisper-plus - 全面音频处理工具集成语音识别与智能交互
AI模型GithubWhisperPlus开源项目自然语言处理语音转文字
WhisperPlus是一个集成多项功能的开源音频处理工具库。它支持语音转文字、文本摘要和说话人分离等核心功能，并提供YouTube音频下载、多种模型选择以及基于RAG技术的视频内容智能对话能力。此外，WhisperPlus还包含文本转语音和自动字幕生成功能，为开发者提供全面的音频处理解决方案。该项目安装简便，接口灵活，适用于广泛的语音处理应用场景。
whisper-base-bungoma.en - 基于Whisper的英语语音识别模型优化Azure数据集处理
AzureGithubHuggingfaceOpenAI Whisper开源项目机器学习模型模型训练语音识别
该语音识别系统通过微调openai/whisper-base.en基础模型，针对Azure数据集进行优化。模型采用了先进的优化算法，经过精细训练后词错误率降至25.28%，实现了稳定的英语语音识别效果。
openai-whisper-api - 多功能开源语音转文字API，支持多语言和多任务
DockerGithubNode.jsOpenAI Whisper APITypescript开源项目语音识别
OpenAI Whisper API是一种开源AI模型微服务，采用OpenAI先进的语音识别技术，支持多语言识别、语言识别和语音翻译。该服务基于Node.js、Bun.sh和Typescript构建，可在无依赖的Docker环境中运行，适用于语音和语言相关的应用。无论是转录语音消息、改进系统性能，还是探索Whisper API的功能，这都是一个强大的工具，且采用MIT许可证，开发者可以轻松使用。
whisper-node - 提升本地转录性能的Node.js绑定
GithubJSONNode.jsOpenAIwhisper-node开源项目转录
Whisper-node是OpenAI Whisper的Node.js绑定，支持本地转录，输出格式包括JSON、.txt、.srt和.vtt。该项目经过CPU优化，支持Apple Silicon ARM，并提供单词级精度的时间戳。通过npm可快速安装，并可选下载模型。未来将增加浏览器兼容性、语言检测和说话者识别等新功能。
faster-whisper - 基于CTranslate2对OpenAI的Whisper模型的重新实现
CTranslate2GithubOpenAI Whisper模型faster-whisper开源项目性能比较热门音频转录
faster-whisper是对OpenAI的Whisper模型的重新实现，基于CTranslate2，这是一个针对Transformer模型的高速推理引擎。该实现在保持相同准确率的前提下，速度比openai/whisper快4倍，内存使用也更少。另外，通过在CPU和GPU上使用8位量化，可以进一步提高效率。该项目适用于需要快速、高效语音转写的场景，特别是处理大量语音数据时的实时应用。
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。
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。
whisper-medium-fleurs-lang-id - Whisper Medium微调模型实现多语言音频识别
FLEURS数据集GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型微调语言识别语音识别
该模型是对openai/whisper-medium在FLEURS数据集上进行微调的版本，专注于多语言识别任务。经过3轮训练后，模型在评估集上实现了88.05%的准确率。采用Adam优化器和线性学习率调度器，模型性能得到显著提升。这一成果为音频语言识别应用提供了有力工具，可应用于多语种环境下的语音分析和处理。这一模型在多语言环境下的语音转写、实时翻译等领域具有广阔应用前景。相比原始Whisper Medium模型，该微调版本在特定语言识别任务上表现更为出色，为跨语言交流和音频内容分析提供了更精准的工具支持。
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