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openai-whisper

Next.js实现的自动语音识别,支持实时转录和录音回放

本项目是基于OpenAI Whisper的自动语音识别系统webapp,使用Next.js框架开发。它能自动录音并上传至服务器进行转录和翻译,然后将结果返回前端。支持录音回放以验证输出效果,同时可通过设置消除背景噪音和调整录音暂停时间。项目仍在开发中,提供多种配置选项,适合需要快速实现语音转录功能的开发者。

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。
distil-whisper - 快速高效的音频转录模型
Distil-WhisperGithub开源项目机器学习模型压缩自然语言处理语音识别
Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的蒸馏版本,速度提升6倍,模型规模缩小49%,同时保持了相近的准确性。该项目支持短语音和长语音转录,提供多个针对英语语音识别的高效模型。Distil-Whisper还可作为Whisper的辅助模型实现推测解码,在保证输出一致性的同时将速度提升2倍。
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。
Whisper-transcription_and_diarization-speaker-identification- - 使用OpenAI Whisper进行音频转录和说话人识别的完整教程
GithubOpenAIWhisperdiarization人工智能开源项目音频转录
本教程详细介绍如何使用OpenAI Whisper进行音频转录和说话人识别,并结合pyannote-audio进行对话分析。学习如何准备音频、区分说话人,并将结果与转录文本匹配,实现智能音频分析。
WAAS - OpenAI Whisper驱动的在线音频转录服务
AI工具APIGUIOpenAI WhisperWaaS语音转文字
WAAS是基于OpenAI Whisper技术的音频转录服务平台。它提供图形界面和API接口,支持音频和视频文件转录。转录结果可通过电子邮件获取,包括Jojo、SRT和纯文本格式。平台集成了在线编辑器,方便直接修正转录内容。WAAS支持多种转录模型和语言,具备队列管理和webhook回调功能,是一个全面的音频转录解决方案。
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。
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-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-playground - 多语言实时语音转文字程序的快速搭建指南
CondaDiartGithubHugging FacePyannoteWhisper Playground开源项目
借助faster-whisper、Diart和Pyannote,构建支持99种语言的实时语音转文字应用程序。可以通过在线演示版直接体验,并依据清晰的设置指南迅速启动。该项目支持调整多种参数如模型大小、语言选择和转录方法,优化转录体验。项目依赖于Hugging Face Hub上的Pyannote模型,需先接受相应使用条款。提供详细的安装步骤和故障排查指导,方便解决常见问题。
WhisperSpeech - 多语言支持的开源文本转语音系统,功能强大并易于定制
GithubWhisperSpeech多语言支持开源模型开源项目文本转语音语音克隆
WhisperSpeech是基于开源Whisper框架开发的文本至语音系统,提供了商业级安全的语音合成解决方案。当前支持英语LibreLight数据集,并计划拓展到多语言支持。用户可通过在线Colab平台体验其高效的语音合成和声音克隆功能。
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