whisper-clip

一键音频转文本，自动保存到剪贴板

WhisperClip 自动转录音频转录 OpenAI 剪贴板 Github 开源项目

WhisperClip是一款自动转录音频并将文本直接保存至剪贴板的工具。只需点击按钮即可将口语转换为书面文本。应用支持Python 3.8及以上版本，使用OpenAI的Whisper技术，无论GPU还是CPU都能选择合适的模型以确保最佳性能。用户可以提供反馈并参与改进项目。

whisper-asr-webservice - 基于Whisper的开源语音识别Web服务

DockerGPU支持GithubWhisper ASR开源项目语音识别

whisper-asr-webservice是一个开源的语音识别Web服务，基于OpenAI Whisper模型。它支持OpenAI Whisper和Faster Whisper引擎，提供多语言语音识别、翻译和语言识别功能。项目提供Docker镜像，支持CPU和GPU部署。这个服务具有高性能和易用性，适合各种语音识别应用场景。

WhisperKit - Swift语音识别框架实现Apple设备本地推理

Apple设备CoreMLGithubSwiftWhisperKit开源项目语音识别

WhisperKit是一个集成OpenAI Whisper模型和Apple CoreML框架的Swift语音识别包。该框架支持Apple设备上的本地推理，具有自动选择适用模型、自定义模型部署等功能。WhisperKit提供音频转录API和命令行工具，便于开发者使用和测试。作为开源项目，WhisperKit欢迎社区贡献，不断优化其性能和功能。

whispering-ui - 多功能实时语音处理开源应用

AI模型GithubWhispering Tiger UI实时翻译开源工具开源项目语音转写

Whispering Tiger UI是一个开源项目，提供原生用户界面来控制Whispering Tiger应用。它能够处理实时音频流和游戏画面，进行转录和翻译，并通过WebSocket或OSC将结果输出到浏览器或VRChat。核心功能涵盖语音转文字、文本翻译、文字转语音和图像识别。该工具支持插件扩展，界面友好，适合不同经验水平的用户使用。

SpeechPulse - 智能语音识别转写与多语言支持系统

AI工具多语言支持实时转录语音识别语音输入隐私保护

SpeechPulse整合了实时语音识别、多语言支持和离线处理功能，为用户提供全面的语音转文字解决方案。系统采用Whisper AI模型，支持自动和手动标点、自动语音输入及按键说话等多种模式。内置AI模板可进行语法校正和文本格式化，同时具备音频文件处理、说话人分离和字幕生成功能。适用于各类应用程序，能够满足日常和专业用户的多样化需求，是一款高效且功能丰富的语音识别工具。

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。

pyvideotrans - 视频翻译与多语言配音解决方案

Githubpyvideotrans开源项目翻译模型视频翻译语音识别配音工具

这款工具支持将视频内容翻译为多种指定语言，并自动生成字幕和配音。集成了faster-whisper、openai-whisper、GoogleSpeech等多个语音识别、翻译和文本合成模块，支持中文、英语、韩语、日语等20多种语言。用户可以进行视频翻译、字幕生成和批量处理，并可以选择保留背景音乐，适用于Windows、MacOS、Linux等多种平台。

faster-whisper-tiny - CTranslate2格式Whisper小型模型实现多语言语音识别

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型自然语言处理语音识别

该项目将OpenAI Whisper小型模型转换为CTranslate2格式，支持100多种语言的语音识别。适用于CTranslate2及其衍生项目如faster-whisper，能高效进行自动语音识别。开发者可通过简单的Python代码实现音频转录，得到包含时间戳的文本段落。模型采用FP16格式存储，可在加载时灵活调整计算类型，为语音识别应用提供了高效且可定制的解决方案。

Clips AI - Python库实现长视频智能分段和宽高比调整

AI工具Clips AI开源库自动转换视频剪辑视频处理

Clips AI是一个开源Python库，能自动将长视频转换为多个短片段，实现AI视频处理和自动视频分段。这个工具主要针对播客、访谈、演讲等以音频为主的叙事类视频。通过分析视频的文字记录，Clips AI可以智能识别并创建片段，同时支持将视频宽高比从16:9动态调整为9:16。该库集成了WhisperX用于视频转录和Pyannote用于说话人分离，为开发者提供了高效的视频处理解决方案。

faster-whisper-medium - CTranslate2优化的Whisper medium模型支持多语言音频处理

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目机器翻译模型模型转换语音识别

这是OpenAI Whisper medium模型的CTranslate2优化版本，支持100多种语言的音频转录和识别。模型采用float16量化，通过faster-whisper库易于集成。它具有高效的推理速度和较小的内存占用，适合快速、准确处理多语言音频的应用场景。用户可根据需求调整计算类型，平衡性能和资源消耗。该模型为开发者提供了灵活、高效的多语言音频处理解决方案。

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。

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