Hey-Jetson

面向边缘计算的实时语音识别平台

语音识别深度学习 Jetson 神经网络 TensorFlow Github 开源项目

Hey-Jetson项目旨在为边缘计算设备提供高效的语音识别解决方案。该平台利用深度学习技术，整合了膨胀卷积、双向GRU和注意力机制等先进方法，在LibriSpeech数据集上进行训练。经测试，模型在测试集上达到78%的余弦相似度和18%的词错误率，展现出良好的识别性能。此外，项目还提供了基于Flask的API接口，方便在Nvidia Jetson等嵌入式设备上进行实时语音识别推理。

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介绍相关项目

speech-to-text-benchmark - 开源语音识别基准测试框架对比多家主流引擎

Github基准测试开源项目模型大小计算效率识别准确率语音转文本

该项目提供了一个开源的语音识别基准测试框架，对比了Amazon、Azure、Google等主流云服务以及OpenAI Whisper、Picovoice等引擎的性能。框架使用LibriSpeech、TED-LIUM和Common Voice数据集，评估词错率、计算效率和模型大小等指标。测试结果客观展示了各引擎在准确度和资源消耗方面的表现，为选择语音识别解决方案提供了参考依据。

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。

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。

deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术

DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型

DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台，支持多语种和多数据集，包括英语、日语和韩语，适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南，旨在简化用户的使用过程，并能灵活定制个性化的语音合成应用。

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。

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。

wenet - 轻量精准的全栈语音识别解决方案

GithubWeNet安装指南开源工具包开源项目文档语音识别

WeNet项目提供生产就绪的全栈语音识别方案，强调精准与轻量化。项目在多个公共语音数据集上实现了最先进效果。WeNet易于安装和使用，支持Python编程和命令行操作，并兼容多种硬件，包括Ascend NPU。通过借鉴ESPnet和Kaldi等项目，WeNet提供高效的模型训练和部署方式。用户可在GitHub或微信讨论群中参与交流，获取技术支持和项目信息更新。

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。

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。

RealtimeSTT - 实时语音转文本库适用于低延迟应用

GithubRealtimeSTT唤醒词实时转录开源项目语音助手语音转文本

RealtimeSTT是一个为实时应用设计的语音转文本库。它集成了语音活动检测、实时转录和唤醒词激活等功能，适合开发语音助手和需要快速精确语音转文本的应用。该库采用WebRTCVAD和SileroVAD进行语音检测，Faster_Whisper执行转录，Porcupine或OpenWakeWord负责唤醒词检测，体现了当前语音识别技术的先进水平。

相关项目

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