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vibrato

Viterbi算法驱动的高效分词器

VibratotokenizationGithub开源项目形态素分析MeCabRust

Vibrato是利用Viterbi算法的高效分词器，用Rust重写并优化了MeCab分词器，显著提高分词性能。它支持与MeCab兼容的输出，并允许从自己的数据训练分词参数。Vibrato擅长处理大规模矩阵数据，加快分词速度。项目提供了Python接口和WebAssembly演示，兼顾多种应用场景。详见项目文档，可通过Slack社区进行讨论。支持Apache 2.0和MIT双许可。

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介绍相关项目
boa - 用Rust打造的实验性JavaScript解释器
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wtpsplit - 多语言文本分割工具 支持85种语言的高效句子和段落分割
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wtpsplit是一个开源的文本分割工具，实现了最新的SaT模型。它支持85种语言的句子和段落分割，具有高效、稳健的特点。该工具通过LoRA技术可适应特定领域和风格，提供多种模型大小以满足不同应用需求。wtpsplit在保持高性能的同时，还具有较低的计算成本，适用于从通用句子分割到特定领域文本处理的各种场景。
insanely-fast-whisper - 高效率开源语音转录命令行工具
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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。
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whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案
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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。
rust-av - Rust实现的多媒体处理库
GithubRust-AV多媒体库开源项目纯Rust实现音视频处理
rust-av是一个正在开发中的Rust多媒体处理库，致力于实现解复用器、复用器和编解码器。项目提供音视频原语和处理工具，包含丰富的使用示例。rust-av采用MIT许可证，API持续优化，旨在成为Rust生态系统中的主要多媒体解决方案。该项目托管于GitHub，欢迎开发者参与贡献。
Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
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Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调，支持多种数据类型的训练，并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外，项目提供了跨平台应用和服务器部署方案，为语音识别应用开发提供了全面支持。
TensorVox - 用 C++ 编写的神经语音合成桌面应用程序
Coqui-TTSGithubTensorFlowTTSTensorVoxVITS开源项目神经语音合成
TensorVox是为提高神经语音合成技术普及度而设计的桌面应用。支持多语言，不需庞大Python库，该工具通过TensorFlow C API和LibTorch实现轻量级操作。提供清晰易懂的模型训练和导出指南，是语音技术爱好者的顶级选择。
StringZilla - 跨平台高性能字符串操作加速库
GithubSIMDStringZilla多语言支持字符串处理开源项目性能优化
StringZilla是一款利用SIMD和SWAR技术优化字符串操作的跨平台库。相比传统库和其他SIMD加速库，它在C、C++、Python等语言中实现了高达10倍的性能提升。StringZilla支持精确和模糊字符串匹配、编辑距离计算、排序、惰性评估等功能，还提供随机字符串生成器。这一工具适用于处理大规模数据集的工程师、需要优化字符串操作的开发人员，以及各类对字符串处理性能有较高要求的项目。
RapidASR - 开源多模型语音识别框架
GithubONNXRuntimeRapid ASR开源项目模型转换语音识别
RapidASR是一个开源语音识别框架，集成多种模型如Paraformer、WeNet和PaddleSpeech。它支持Python和C++接口，兼容Linux、Windows和Mac系统。该项目结合了语音识别、语音活动检测和标点恢复功能，提供完整的语音转文本流程。RapidASR采用ONNXRuntime推理引擎，支持批量处理，性能稳定且持续更新。其核心代码已并入FunASR，具有良好的扩展性和兼容性。项目还提供详细的文档导航，适用于各种语音识别应用场景，便于开发者快速上手和使用。
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