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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。

faster-whisper-tiny.en - 轻量快速的OpenAI Whisper英语语音识别模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-tiny.en是OpenAI Whisper tiny.en模型的CTranslate2优化版本,专门用于英语语音识别。这个模型提供高效的音频转录功能,支持16位浮点量化,可通过faster-whisper库简单集成。它适合需要快速、精确的英语语音转文本解决方案的开发者,特别是在计算资源有限的场景中表现出色。该模型采用MIT许可证,支持音频处理和自动语音识别任务。
faster-whisper-medium - 多语言语音识别与转录的高效开源解决方案
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper多语言开源项目模型模型转换自动语音识别
该项目是基于OpenAI Whisper medium模型转换而来的CTranslate2格式模型,为faster-whisper项目提供支持。支持90多种语言的语音识别和转录功能,性能优异且准确度高。用户可通过faster-whisper轻松实现音频文件的高效转录,获取精确的时间戳和文本输出。模型采用float16量化,计算类型可根据需求灵活调整,适用于多种语音识别应用场景。
whisper - 跨平台音频转文本开源项目
FFMPEGGithubWhisperWhisper.cppopen source开源项目音频转文字
Whisper是OpenAI开发的开源项目,使用whisper.cpp和FFMPEG将音频转换为WAV格式并提取文本。项目支持客户端和服务器端运行,无需互联网。目前代码和文档正在优化,接受捐赠以支持持续更新。适用于Android、Linux、Windows、iOS和macOS系统,安装和使用便捷,提供详尽文档和丰富资源。
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。
openai-whisper-realtime - 低延迟实时音频转录,依赖高性能硬件和Python生态
GithubOpenAI WhisperPython依赖项实时转录开源项目音频输入
openai-whisper-realtime是一个几乎实时转录音频的实验项目,使用Python和OpenAI Whisper处理音频。该项目依赖高性能CPU或GPU,使用sounddevice、numpy和asyncio等库。当前目标包括提升转录性能、优化断词检测和动态分割。
WhisperS2T - 高效多后端语音识别管道 实现快速精准转录
GithubWhisperS2T优化管道多后端支持开源项目语音转文本高速推理
WhisperS2T是一个为Whisper模型优化的开源语音识别管道,提供更快的转录速度。它支持OpenAI原始模型、HuggingFace模型和CTranslate2模型等多种推理引擎。该项目具有集成自定义VAD模型、智能处理音频文件、支持多语言和多任务批处理等特点,并能有效减少幻觉输出。WhisperS2T在保持高准确度的同时大幅提升转录速度,为用户提供高效的语音识别解决方案。
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。
speech-to-text - 实时音频转录系统,兼容多种格式,具备高级配置
GithubNVIDIA GeForce RTX 3060PythonSilero VADfaster-whisper实时转录开源项目
该开源项目使用Silero VAD技术检测静音部分,并结合Faster-Whisper将音频数据转录为文本。支持多种音频格式(如wav、mp3、ogg)和高级设置,如重复惩罚和无重复ngram大小。其HTML界面允许进行详细配置,并能同步显示转录结果,支持CUDA环境运行,兼容最新的Faster-Whisper版本(1.0.3),提升转录速度和准确性。
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。
faster-whisper-medium.en - 优化版Whisper语音识别模型集成CTranslate2框架
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别
faster-whisper-medium.en是OpenAI Whisper-medium.en模型的CTranslate2移植版本,专注于英语音频转文本处理。通过CTranslate2框架优化,支持FP16计算类型,提供Python接口实现音频转录功能,输出包含时间戳的文本片段。项目采用MIT许可证开源,主要面向需要语音识别功能的开发场景。
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