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WhisperS2T

高效多后端语音识别管道 实现快速精准转录

WhisperS2T是一个为Whisper模型优化的开源语音识别管道,提供更快的转录速度。它支持OpenAI原始模型、HuggingFace模型和CTranslate2模型等多种推理引擎。该项目具有集成自定义VAD模型、智能处理音频文件、支持多语言和多任务批处理等特点,并能有效减少幻觉输出。WhisperS2T在保持高准确度的同时大幅提升转录速度,为用户提供高效的语音识别解决方案。

insanely-fast-whisper-api - 音频转文字的高速开源API,支持GPU云部署与并发处理
DockerGithubJigsawStackWhisper API开源开源项目转换音频
这是一款基于OpenAI Whisper Large v3的API,能够高速将音频转录为文字。此开源项目支持在任意支持GPU的云提供商上部署,内置说话人分离功能,提供易用的Fast API层、异步后台任务和Webhooks,优化了并发处理。支持任务管理、取消与状态查询,拥有安全的管理员认证访问。通过Docker可以轻松部署到包括Fly.io在内的多种VM环境,实现高效的生产用途。
faster-distil-whisper-large-v3 - 基于CTranslate2的Whisper语音识别优化模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别
基于distil-whisper/distil-large-v3的CTranslate2转换模型,专注于提升语音识别效率。模型采用FP16格式存储权重,支持多语言转录功能,可灵活调整计算类型。项目提供完整的使用示例和转换文档,方便开发者快速集成和部署。
faster-whisper-base - 多语言自动语音识别与转录效率提升的开源工具
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换自动语音识别
faster-whisper-base是将OpenAI的Whisper-base模型转换为CTranslate2格式的项目,支持多语言自动语音识别。模型保留FP16精度,用户可以通过CTranslate2的compute_type选项进行模型类型调整,适合需要高效语音转录的应用。
WhisperLive - 基于OpenAI Whisper模型开发的实时音频转写应用
GithubOpenAI WhisperTensorRTWhisperLive多语言模型实时语音识别开源项目
WhisperLive是基于OpenAI Whisper模型开发的实时音频转写应用,能高效地将直播或预录音频转换成文本。支持多语言和自定义设置,适用于个人、教育及商业场景。项目还提供Docker部署,简化安装和服务部署过程。
faster-distil-whisper-large-v2 - 通过CTranslate2实现的高效音频转录转换方案
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自动语音识别量化
此项目将distil-whisper/distil-large-v2模型转换为CTranslate2格式,适用于CTranslate2项目如faster-whisper,并支持FP16计算,增强了自动语音识别的性能和效率。
whisperX - 高效准确的长音频自动转录工具
GithubWhisperX对齐开源项目时间戳语音识别说话人分离
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。
whisper-large-v3-turbo - 精简版Whisper语音识别系统的突破性进展
GithubHuggingfaceWhisper多语言开源项目模型模型蒸馏自动语音识别语音识别
Whisper large-v3-turbo通过模型蒸馏技术对原版Whisper进行优化,将解码层从32减少到4层,在仅造成轻微性能损失的情况下显著提升了处理速度。该模型继承了Whisper优秀的多语言处理能力,支持超过100种语言的语音识别和翻译任务,能够适应不同场景的音频输入。基于高效的架构设计,此模型在降低计算资源需求的同时保持了稳定的识别准确率。
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。
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。
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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