openWakeWord

高效易用的开源语音唤醒词识别库

openWakeWord 唤醒词语音识别开源库模型训练 Github 开源项目

openWakeWord是一个开源语音唤醒词库，用于开发语音交互应用和界面。它提供预训练模型，可识别常见词语，适应真实环境。该项目旨在平衡速度、准确性和易用性，采用简单架构，支持高效训练新模型，无需大量手动数据采集。

tiny-random-whisper - 轻量级随机耳语模型为语音识别提供高效解决方案

Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源许可开源项目模型知识产权软件协议

tiny-random-whisper是一个轻量级随机耳语模型，用于语音识别。该项目采用随机化技术，在保持小型模型体积的同时实现良好的识别性能。适用于资源受限设备和快速部署场景，为开发者提供灵活的语音识别工具。

whisper.cpp - 跨平台自动语音识别模型推理工具

Apple SiliconGithubOpenAI Whisperwhisper.cpp开源项目语音识别高性能

whisper.cpp是基于OpenAI Whisper的C/C++自动语音识别（ASR）模型实施，针对Apple Silicon经过优化，并支持多平台部署。该项目以极低的内存消耗和CPU/GPU推理能力，覆盖Mac OS、iOS、Android等主流平台，提供灵活的API与多样的定制模型，使开发者能够轻松地融合语音功能。

CosyVoice - 提升智能语音体验的创新技术和多语言支持

CosyVoiceGithub在线演示多语言支持开源项目语音模型跨语言推理

CosyVoice是一个先进的多语言语音生成技术，致力于提升语音交互的流畅性和实时反馈。该项目支持广泛的语言，提供灵活的下载和安装选项，包括跨语言和指令式语音合成，满足不同用户需求。通过预训练模型和定制选项，用户可以实现从简短语句到完整语音输出的自然转换，优化整体交互体验。

wespeaker-voxceleb-resnet34-LM - 采用预训练的Wespeaker嵌入模型优化音频说话人识别

GithubHuggingfacepyannote.audio声纹识别开源项目模型深度学习音频处理

这个开源项目集成了WeSpeaker的wespeaker-voxceleb-resnet34-LM预训练模型，适用于pyannote.audio，提升说话人识别和验证的效率。可执行基础和高级功能，如GPU加速、音频片段嵌入提取和滑动窗口特征识别。兼容pyannote.audio 3.1及更高版本，以提供更加快速和可靠的音频处理方案。

s2t-small-librispeech-asr - 小型LibriSpeech语音识别模型的高效自动化

GithubHuggingfaceLibriSpeechSpeech2Texts2t-small-librispeech-asr开源项目模型自动语音识别语音转换文本

s2t-small-librispeech-asr是一种小型端到端语音识别模型，使用LibriSpeech ASR语料库进行训练。该模型采用自回归的方式生成转录文本，并结合Pytorch及其工具如torchaudio和sentencepiece以提高准确性。在LibriSpeech“clean”和“other”测试集上的WER分别为4.3和9.0，可满足高性能语音识别应用的需求。

easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发

API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目

EasyLLM是一个开源项目，为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端，支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型，实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外，项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块，有效简化了大语言模型的应用开发流程。

insanely-fast-whisper - 高效率开源语音转录命令行工具

AI模型CLI工具GithubWhisper开源项目性能优化语音转录

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。

Whisperboard - 提供的语音转录服务的开源iOS应用

GithubOpenAIWhisperBoardiOS开源项目灵活模型语音转录

WhisperBoard是一款开源iOS应用，基于OpenAI的Whisper模型，为用户提供高质量的语音转录服务。用户可通过简单操作开始录音，并进行高级语音转录。此应用支持音频文件的导入与导出，并可灵活选择录音麦克风，以确保最佳音质。用户还可以在应用中浏览和下载不同的Whisper模型，以满足不同需求。未来功能包括实时转录和可恢复转录进程。

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。

ASRT_SpeechRecognition - 中文语音识别系统，支持多平台和多种API接口

ASRTGithubPythonTensorFlow开源项目深度学习语音识别

ASRT是一款基于深度学习的中文语音识别系统，采用TensorFlow框架实现。支持数据集包括Thchs30、ST-CMDS、Primewords、aishell-1等，通过DCNN+CTC模型和最大熵隐马尔可夫模型实现汉字拼音识别。该系统跨平台兼容，提供多种API接口和SDK。适用于Linux和Windows系统，最低硬件要求为4核CPU、16GB RAM和NVIDIA GPU。提供详细的安装、训练、部署文档及Demo，适合开发者和研究人员使用。

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