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yt-whisper

使用yt-dlp与OpenAI Whisper生成多语言YouTube字幕

yt-dlpWhisper字幕生成ffmpegPythonGithub开源项目

该项目结合yt-dlp与OpenAI的Whisper技术，能够高效生成各种YouTube视频的字幕文件。通过简单的命令行操作，可生成VTT文件，并且默认使用small模型即可实现高质量的英文转录。对于其他语言，可选用更大型的模型来提升识别效果。项目还支持将字幕翻译成英文。运行需要Python 3.7或以上版本以及ffmpeg安装。此项目基于MIT许可证开源，详情请参考项目仓库的使用指南。

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介绍相关项目
whisper-node - 提升本地转录性能的Node.js绑定
GithubJSONNode.jsOpenAIwhisper-node开源项目转录
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fcpx-auto-captions - Final Cut Pro多语言自动字幕生成插件
Final Cut ProGithubOpenAIWhisper Auto Captions开源软件开源项目自动字幕
Whisper Auto Captions是一个开源的Final Cut Pro自动字幕生成插件，基于OpenAI的Whisper模型。该工具支持90多种语言的音频转录，具有实时输出和进度显示功能。它可以直接生成fcpxml文件并发送至Final Cut Pro X，同时支持导出.srt格式字幕文件，兼容Adobe Premiere Pro、DaVinci Resolve和Sony Vegas等主流视频编辑软件。这款免费应用同时支持Apple和Intel芯片的设备，为视频编辑者提供了便捷的多语言字幕生成解决方案。
whisper-website - 通过Whisper模型实现本地语音转文字
DockerGithubWhisper开源项目本地部署虚拟环境语音转文字
本页面介绍了如何通过Whisper模型将语音转换为文字，包括在本地环境和Docker中的部署方法。提供克隆项目代码、配置虚拟环境或Docker镜像的详细步骤，帮助用户快速启动和测试Whisper模型在本地的运行效果。
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CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper多语言支持开源项目模型语音识别
这是一个基于OpenAI Whisper large-v3模型优化的CTranslate2版本，专注于高效的语音识别。该模型支持100多种语言的转录，兼具准确性和速度。通过faster-whisper库，可以便捷地进行音频转录。模型采用FP16格式存储，计算类型可灵活调整。这为语音识别应用的开发提供了一个强大的工具。
faster-whisper-small - 优化的Whisper小型模型实现快速多语言语音转文本
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-small是OpenAI Whisper小型模型的优化版本，适用于CTranslate2框架。这个模型支持90多种语言的自动语音识别，采用float16量化以提高效率。开发者可通过faster-whisper库轻松集成该模型，适用于多种语音转文本场景。模型具有快速处理能力和广泛的语言覆盖范围，为自动语音识别任务提供了实用的解决方案。
WhisperTranscribe - 音频转文字与AI内容生成一体化平台
AI工具AI转录WhisperTranscribe内容生成语音识别音频转文字
WhisperTranscribe集成了音频转文字和AI内容生成功能。该工具支持55种以上语言的音频转录,并提供字幕翻译服务。通过AI技术,它能自动生成摘要、章节、社交媒体帖子和博客文章等多样化内容。WhisperTranscribe为播客制作者、视频创作者和营销人员提供一站式内容创作解决方案,有助于提升工作效率和扩大受众范围。
FreeSubtitles.Ai - 高精度音视频转录与多语言翻译工具
AI工具Whisper模型多语言支持文件处理翻译服务语音转文字
FreeSubtitles.Ai提供音频和视频转文字服务，支持自动翻译功能。平台采用Whisper模型进行转录，结合M2M_100、DeepL和Yandex提供翻译服务。支持91种语言翻译，免费版可处理300MB文件（时长1小时），付费版可处理10GB文件（时长10小时）。该工具为音视频内容的多语言处理提供了全面的解决方案。
Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别
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。
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。
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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。
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