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faster-whisper

基于CTranslate2对OpenAI的Whisper模型的重新实现

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.cpp - 跨平台自动语音识别模型推理工具
Apple SiliconGithubOpenAI Whisperwhisper.cpp开源项目语音识别高性能
whisper.cpp是基于OpenAI Whisper的C/C++自动语音识别(ASR)模型实施,针对Apple Silicon经过优化,并支持多平台部署。该项目以极低的内存消耗和CPU/GPU推理能力,覆盖Mac OS、iOS、Android等主流平台,提供灵活的API与多样的定制模型,使开发者能够轻松地融合语音功能。
LiveWhisper - 基于Whisper模型的实时语音转录和语音助手
GithubLiveWhisperWhisper开源项目录音转录语音命令助手语音激活
LiveWhisper项目利用OpenAI的Whisper模型,通过sounddevice库采集声音,实现句子到句子的实时语音转录。该项目可以在一定条件下替代SpeechRecognition工具。它还包括一个语音命令助手,类似于Siri和Alexa,能够执行多种语音命令,如查询天气、时间、讲笑话及执行Wikipedia搜索等。适用于技术爱好者和开发人员,帮助实现高效的语音交互系统。
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-small-fa - Whisper-small-fa模型在Common Voice数据集上的语音识别性能
GithubHuggingfaceTransformers开源项目数据集模型模型评估训练超参数语音识别
Whisper-small-fa是一个基于openai/whisper-small模型在common_voice_17_0数据集上微调的版本,旨在实现高效的自动语音识别。测试集结果显示,该模型的词错误率(WER)为35.4973,体现了其在语音识别中的良好表现。模型训练中应用了Adam优化器、线性学习率调度器及混合精度技术,从而提高了训练的效率和精确度。
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。
whisper.api - 开源自托管语音转文字API项目
API密钥GithubWhisper API开源项目自托管语音转文本
whisper.api是一个开源的自托管语音转文字API项目,基于微调的Whisper ASR模型。项目提供HTTP API接口,支持用户级API密钥管理,并采用量化模型优化,实现高效推理。其开源特性便于自定义和私有部署,适用于各类需要语音识别功能的应用场景。
whisper-timestamped - 多语言语音识别工具,支持单词时间戳和置信度评分
GithubOpenAIwhisper-timestamped信心评分开源项目时间戳语音识别
whisper-timestamped 是一个增强型多语言语音识别工具,基于 OpenAI 的 Whisper 模型,通过动态时间规整(DTW)技术预测单词时间戳,并附带置信度评分。该扩展兼容所有 Whisper 版本,优化内存使用,适用于处理长音频文件。此外,还支持在运行 Whisper 模型前进行语音活动检测(VAD),有效降低训练数据中的误差。whisper-timestamped 可提高识别准确度,尤其适用于包含语音卡顿或填充词的情景。
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。
WhisperSpeech - 多语言支持的开源文本转语音系统,功能强大并易于定制
GithubWhisperSpeech多语言支持开源模型开源项目文本转语音语音克隆
WhisperSpeech是基于开源Whisper框架开发的文本至语音系统,提供了商业级安全的语音合成解决方案。当前支持英语LibreLight数据集,并计划拓展到多语言支持。用户可通过在线Colab平台体验其高效的语音合成和声音克隆功能。
openai-whisper - Next.js实现的自动语音识别,支持实时转录和录音回放
GithubNext.jsopenai-whisper实时转录开源项目自动化转录语音识别
本项目是基于OpenAI Whisper的自动语音识别系统webapp,使用Next.js框架开发。它能自动录音并上传至服务器进行转录和翻译,然后将结果返回前端。支持录音回放以验证输出效果,同时可通过设置消除背景噪音和调整录音暂停时间。项目仍在开发中,提供多种配置选项,适合需要快速实现语音转录功能的开发者。
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