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whisperX

高效准确的长音频自动转录工具

WhisperX是一款基于Whisper的开源自动语音识别工具,通过强制音素对齐和语音活动批处理技术,实现了高达70倍实时的转录速度。它提供精确的单词级时间戳和说话人分离功能,适用于长音频的高效转录和分析。WhisperX在保持高转录质量的同时,显著提升了时间戳的准确性,为音频处理领域带来了新的可能。

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。
whisper-timestamped - 多语言语音识别工具,支持单词时间戳和置信度评分
GithubOpenAIwhisper-timestamped信心评分开源项目时间戳语音识别
whisper-timestamped 是一个增强型多语言语音识别工具,基于 OpenAI 的 Whisper 模型,通过动态时间规整(DTW)技术预测单词时间戳,并附带置信度评分。该扩展兼容所有 Whisper 版本,优化内存使用,适用于处理长音频文件。此外,还支持在运行 Whisper 模型前进行语音活动检测(VAD),有效降低训练数据中的误差。whisper-timestamped 可提高识别准确度,尤其适用于包含语音卡顿或填充词的情景。
docker-whisperX - 优化Docker镜像的WhisperX语音识别与转录解决方案
DockerGPU支持GithubWhisperX开源项目模型构建语音识别
docker-whisperX项目优化了WhisperX语音识别工具的Docker镜像构建流程。该项目实现了175个10GB大小Docker镜像的并行构建,提供多种预构建镜像和自定义选项,支持不同语言和模型。用户可通过GPU加速,获得包含逐字时间戳和说话人分离的高质量语音转文字结果。
Stage-Whisper - 跨平台免费开源音频转录工具
GithubStage-WhisperWhisper应用程序开源开源项目音频转录
Stage Whisper是一款免费开源的音频转录应用,基于OpenAI的Whisper模型,提供精确的音频文件转录。它拥有直观的图形界面,用户可以轻松存储和编辑转录内容。该项目旨在让非技术用户也能方便地使用Whisper的强大功能。适用于MacOS、Windows和Linux多平台,目前正进行重大改进,测试版即将发布。
whisper-plus - 全面音频处理工具集成语音识别与智能交互
AI模型GithubWhisperPlus开源项目自然语言处理语音转文字
WhisperPlus是一个集成多项功能的开源音频处理工具库。它支持语音转文字、文本摘要和说话人分离等核心功能,并提供YouTube音频下载、多种模型选择以及基于RAG技术的视频内容智能对话能力。此外,WhisperPlus还包含文本转语音和自动字幕生成功能,为开发者提供全面的音频处理解决方案。该项目安装简便,接口灵活,适用于广泛的语音处理应用场景。
whishper - 开源本地音频转录和字幕编辑工具
GPU支持GithubWhishper字幕编辑开源项目本地化音频转录
Whishper是一款开源的本地音频转录和字幕编辑工具,提供全面的网页界面。支持从多种媒体转录为文本,下载多种格式的转录文件,并翻译转录内容。强大的字幕编辑器具备多项编辑功能,所有操作均可在本地进行,无需网络连接。支持NVIDIA GPU加速和CPU运行,安装便捷。
whisper_streaming - 基于Whisper的实时语音转录和翻译开源系统
GithubWhisper多语言实时转录开源项目流式处理语音识别
whisper_streaming是基于Whisper模型的实时语音转录和翻译系统。该项目采用本地协议和自适应延迟实现流式转录,在长篇未分段语音测试中实现高质量转录,延迟仅3.3秒。系统提供多种后端选择,支持GPU加速,适用于多语言会议实时转录。项目还提供灵活API,便于开发者集成到不同应用场景。
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-jax - 速度提升70倍的Whisper JAX音频转录与翻译解决方案
GithubWhisper JAX并行处理开源项目性能模型音频转录
Whisper JAX是基于Hugging Face Transformers实现的音频转录与翻译模型,通过JAX代码优化实现70倍速度提升,兼容CPU、GPU和TPU。模型能在Hugging Face Hub演示,并提供详细的安装、使用和高级配置指南,助力开发者在多种环境下高效部署。
WhisperUI - 多语言支持的高效语音转文字工具
AI工具API密钥OpenAI Whisper多语言支持语音转文字转录
WhisperUI是一款基于先进语音识别技术的转文字工具。支持多种音频格式,可快速将语音转换为文本和SRT字幕。具备多语言转录功能,转录准确度高,抗干扰能力强。提供免费基础功能和付费高级特性。适用于多种场景的音频转文字需求,是一个便捷、经济的语音识别解决方案。
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