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faster-whisper-large-v1

CTranslate2模型转换助力高效语音识别

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。

WhisperLive - 基于OpenAI Whisper模型开发的实时音频转写应用
GithubOpenAI WhisperTensorRTWhisperLive多语言模型实时语音识别开源项目
WhisperLive是基于OpenAI Whisper模型开发的实时音频转写应用,能高效地将直播或预录音频转换成文本。支持多语言和自定义设置,适用于个人、教育及商业场景。项目还提供Docker部署,简化安装和服务部署过程。
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
DockerGithubJigsawStackWhisper API开源开源项目转换音频
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。
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-standalone-win - OpenAI 的 Whisper 和 Faster-Whisper 的独立可执行文件
Faster-WhisperGithubOpenAI's Whisper可执行文件命令行开源项目语音转录
提供简易的独立执行程序,免安装Python,支持多系统。通过命令行轻松进行视频文件转录与翻译,有效整合与批量处理,满足多样的语音识别需求。资源占用低,效率优化。
stt - 高效离线本地语音识别工具,基于fast-whisper模型,支持多种输出格式
CUDA加速Githubfast-whisper开源项目文本输出本地部署热门语音识别
这款语音识别工具可在本地离线运行,基于开源的fast-whisper模型,可将视频和音频中的人声快速转换为文字。支持输出json、srt及纯文本格式,无需联网,确保隐私安全,与openai语音识别接口准确率相当。用户可便捷下载预编译版本,或自行部署源码,支持多种操作系统。此外,还提供API接口,适合开发者使用。支持CUDA加速,优化处理速度。
whisper-asr-webservice - 基于Whisper的开源语音识别Web服务
DockerGPU支持GithubWhisper ASR开源项目语音识别
whisper-asr-webservice是一个开源的语音识别Web服务,基于OpenAI Whisper模型。它支持OpenAI Whisper和Faster Whisper引擎,提供多语言语音识别、翻译和语言识别功能。项目提供Docker镜像,支持CPU和GPU部署。这个服务具有高性能和易用性,适合各种语音识别应用场景。
WhisperFusion - WhisperFusion 低延迟高性能的实时AI语音交互系统
GPU加速GithubTensorRT优化WhisperFusion大语言模型实时语音转文字开源项目
WhisperFusion是一个开源项目,结合WhisperLive和WhisperSpeech技术,集成Mistral大语言模型,实现实时语音转文本和智能对话。项目采用TensorRT引擎优化模型性能,使用torch.compile加速处理,在RTX 4090 GPU上实现低延迟对话。通过Docker Compose简化部署,方便开发者快速搭建AI语音交互系统。
awesome-whisper - 开源AI语音识别技术
AIGithubOpenAIWhisper开源项目语音识别音频转录
Whisper是OpenAI开发的开源AI语音识别系统,支持多种语言和平台,具备高精度和实时处理能力,并适用于开发者和企业进行高效集成。
whisper_streaming - 基于Whisper的实时语音转录和翻译开源系统
GithubWhisper多语言实时转录开源项目流式处理语音识别
whisper_streaming是基于Whisper模型的实时语音转录和翻译系统。该项目采用本地协议和自适应延迟实现流式转录,在长篇未分段语音测试中实现高质量转录,延迟仅3.3秒。系统提供多种后端选择,支持GPU加速,适用于多语言会议实时转录。项目还提供灵活API,便于开发者集成到不同应用场景。
yt-whisper - 使用yt-dlp与OpenAI Whisper生成多语言YouTube字幕
GithubPythonWhisperffmpegyt-dlp字幕生成开源项目
该项目结合yt-dlp与OpenAI的Whisper技术,能够高效生成各种YouTube视频的字幕文件。通过简单的命令行操作,可生成VTT文件,并且默认使用small模型即可实现高质量的英文转录。对于其他语言,可选用更大型的模型来提升识别效果。项目还支持将字幕翻译成英文。运行需要Python 3.7或以上版本以及ffmpeg安装。此项目基于MIT许可证开源,详情请参考项目仓库的使用指南。
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