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SwiftWhisper

利用whisper.cpp为应用或软件包添加语音转录功能

SwiftWhisper利用whisper.cpp为应用或软件包添加语音转录功能。通过Swift Package Manager或Xcode进行安装,支持多种平台和Swift版本。提供详细的API文档和CoreML支持,通过AudioKit将音频转换成16kHz PCM格式,是高效语音转录的理想选择。

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。
whisper-tiny.en - 支持时间戳转录的轻量级英语语音识别模型
GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWhisper开源项目时间戳模型自动语音识别
基于transformers.js开发的轻量级英语语音识别模型,集成ONNX格式权重实现Web端部署。模型支持基础文本转录、时间戳转录及单词级时间戳标记等功能,通过JavaScript可快速实现音频转文本识别。
WhisperBot - WhatsApp语音消息转文字工具,提升沟通效率
AI助手AI工具OpenAIWhatsAppWhisperBot语音转文字
WhisperBot是一款集成于WhatsApp的语音转文字工具。它支持57种语言,转录准确率达95%。用户只需转发语音消息,即可获得文字内容,无需安装额外应用。WhisperBot基于OpenAI技术,不仅能高效转录,还可提取长语音消息的关键要点。该工具重视用户隐私,使用WhatsApp的端到端加密,并在转录后删除所有相关数据,确保安全性。
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。
whisper-diarization - 基于OpenAI Whisper的音频转录和说话人分离工具
GithubOpenAI WhisperSpeaker Diarization开源项目语音识别说话人分类音频处理
whisper-diarization项目整合了OpenAI Whisper的语音识别技术和先进的说话人分离方法。该工具首先进行人声提取,然后利用Whisper生成转录文本,并通过WhisperX优化时间戳。结合MarbleNet和TitaNet等技术,它能够准确识别多个说话人,最终输出包含说话人标识的精确转录结果。这一开源解决方案特别适合需要处理多人对话音频的场景,为音频转录和分析提供了强大支持。
whisper-tiny - Whisper-Tiny转Ratchet格式的跨平台语音识别模型
GithubHuggingfaceRatchetWhisperopenai开源项目模型转换
Whisper-Tiny通过转换为Ratchet格式,在多平台上提供了一种高效的语音识别解决方案。此项目采用GGML转换技术,增强了模型在不同环境中的适应性和处理效率,对开发者与用户来说更具实用价值。项目遵循Apache-2.0开源许可,适合开发者广泛应用和改进。
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。
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。
faster-whisper-GUI - 多功能GUI软件,支持语音识别与文件转录
GithubPySide6faster-whisper-GUIwhisperX开源项目模型下载音频转写
faster-whisper-GUI,一个带有PySide6技术的GUI软件,支持whisperX、Demucs等音频处理模型。用户可以从软件中下载、转换模型,设置VAD与whisper模型参数,支持多种文件格式转录。软件界面可多语言操作,并严格遵守法律法规。
faster-whisper-large-v2 - 基于Whisper large-v2的高效多语言语音转文本模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
该项目是OpenAI Whisper large-v2模型的CTranslate2转换版本,旨在提供高效的自动语音识别功能。支持超过100种语言,通过faster-whisper库实现简便调用。模型采用FP16格式存储,支持运行时计算类型调整,以优化性能。这一工具能够快速准确地完成语音到文本的转换,适用于多种应用场景,为开发者提供了强大的语音识别解决方案。
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