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insanely-fast-whisper

高效率开源语音转录命令行工具

Insanely Fast Whisper是一款开源的高性能语音转录命令行工具,基于Transformers、Optimum和Flash Attention技术。该工具支持OpenAI的Whisper Large v3模型,能够在98秒内处理150分钟的音频。通过Flash Attention 2和批处理等优化,大幅提升了转录效率。适用于NVIDIA GPU和Mac设备,用户可通过简单的命令实现快速准确的音频转录。

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。
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。
distil-whisper - 快速高效的音频转录模型
Distil-WhisperGithub开源项目机器学习模型压缩自然语言处理语音识别
Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的蒸馏版本,速度提升6倍,模型规模缩小49%,同时保持了相近的准确性。该项目支持短语音和长语音转录,提供多个针对英语语音识别的高效模型。Distil-Whisper还可作为Whisper的辅助模型实现推测解码,在保证输出一致性的同时将速度提升2倍。
whisperX - 高效准确的长音频自动转录工具
GithubWhisperX对齐开源项目时间戳语音识别说话人分离
WhisperX是一款基于Whisper的开源自动语音识别工具,通过强制音素对齐和语音活动批处理技术,实现了高达70倍实时的转录速度。它提供精确的单词级时间戳和说话人分离功能,适用于长音频的高效转录和分析。WhisperX在保持高转录质量的同时,显著提升了时间戳的准确性,为音频处理领域带来了新的可能。
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。
whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案
GithubOpenAITransformer模型Whisper多语言处理开源项目热门语音识别
Whisper是一个通用语音识别模型,支持多种语言处理任务,如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练,利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译,是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项,用户可根据需求选择合适的模型。
Stage-Whisper - 跨平台免费开源音频转录工具
GithubStage-WhisperWhisper应用程序开源开源项目音频转录
Stage Whisper是一款免费开源的音频转录应用,基于OpenAI的Whisper模型,提供精确的音频文件转录。它拥有直观的图形界面,用户可以轻松存储和编辑转录内容。该项目旨在让非技术用户也能方便地使用Whisper的强大功能。适用于MacOS、Windows和Linux多平台,目前正进行重大改进,测试版即将发布。
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。
whishper - 开源本地音频转录和字幕编辑工具
GPU支持GithubWhishper字幕编辑开源项目本地化音频转录
Whishper是一款开源的本地音频转录和字幕编辑工具,提供全面的网页界面。支持从多种媒体转录为文本,下载多种格式的转录文件,并翻译转录内容。强大的字幕编辑器具备多项编辑功能,所有操作均可在本地进行,无需网络连接。支持NVIDIA GPU加速和CPU运行,安装便捷。
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。
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