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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

openai-whisperNext.js语音识别自动化转录实时转录Github开源项目

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。

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介绍相关项目
vibe - 离线音视频转录，多语言支持和多格式输出
GithubOpenAI WhisperVibe开源项目批量转录隐私音频转录
Vibe利用开源工具OpenAI Whisper进行离线音视频转录，支持几乎所有语言，保证数据隐私。软件界面友好，支持多种文件格式如SRT、VTT、TXT、HTML、PDF和JSON。Vibe还具备批量转录、多语言翻译和实时预览等功能，适用于Windows、Linux和macOS系统。优化了对CPU和GPU的支持，兼容Nvidia和AMD GPU。用户可以通过命令行接口进行操作，并提供HTTP API文档。其他功能包括系统音频转录、麦克风转录、说话人分割，未来还将支持iOS和Android。
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。
WhisperHallu - 实验性音频预处理工具提升Whisper转录准确度
AI处理GithubWhisper噪音去除开源项目语音转录音频预处理
WhisperHallu是一个实验性音频预处理项目，通过降噪、静音去除和语音标记等技术优化Whisper转录，减少幻听文本。该工具提供多种处理选项，支持与WhisperTimeSync和karaok-AI等项目集成。项目包含Google Colab笔记本和详细的安装使用说明，为追求高质量音频转录的开发者和研究人员提供了实用解决方案。
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。
faster-whisper-medium.en - 优化版Whisper语音识别模型集成CTranslate2框架
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别
faster-whisper-medium.en是OpenAI Whisper-medium.en模型的CTranslate2移植版本，专注于英语音频转文本处理。通过CTranslate2框架优化，支持FP16计算类型，提供Python接口实现音频转录功能，输出包含时间戳的文本片段。项目采用MIT许可证开源，主要面向需要语音识别功能的开发场景。
WhisperIt - 语音转文字与AI结合的智能写作工具
AI写作AI工具WhisperIt生产力工具语音转文字隐私保护
WhisperIt结合语音听写和人工智能技术，旨在提高写作效率。该工具具备实时语音转文字功能，并通过AI进行上下文编辑和格式化。支持多种AI模型集成，包括自托管选项，确保数据隐私和安全。WhisperIt提供智能自动完成和多格式导出等功能，适合个人和企业用户使用。作为一款注重隐私和效率的现代写作工具，WhisperIt致力于简化文档创建和编辑流程。
faster-whisper-large-v2 - 多语言语音识别模型 支持高效转录和翻译
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-large-v2是基于OpenAI Whisper large-v2模型转换的CTranslate2格式语音识别模型。该模型支持100多种语言的音频转录和翻译，性能高效且语言覆盖范围广泛。开发者可通过faster-whisper库轻松使用，实现强大的多语言语音处理。模型采用FP16格式保存权重，可在加载时根据需求调整计算类型，适应不同应用场景。
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。
whisper-tiny.en - Whisper微调的英文语音识别模型
GithubHuggingfaceWhisper开源项目数据集模型模型训练深度学习语音识别
这是一个基于Whisper-tiny.en模型开发的轻量级语音识别工具，通过Azure数据集训练优化，主要用于英文语音转文本任务。模型采用线性学习率调度和Adam优化器，经过1000步训练后达到44.34%的词错误率。项目采用开源Apache 2.0许可，基于主流深度学习框架开发，便于开发者集成使用。
transcribe - 多语言实时转录和对话生成的开源工具
GithubOpenAITranscribe多语言支持安全功能实时转录开源项目
这个开源项目提供多语言实时转录，通过选择OpenAI GPT-4o、GPT-4、GPT-3.5等模型生成对话响应。软件具有最新的OpenAI库支持，无需Python依赖即可安装使用，并提供高安全性功能。支持麦克风和扬声器输入转换，用户可以定制提示、保存聊天记录，并可享受离线免费和在线付费的语音到文本转换服务。该工具在有GPU支持时性能最佳，并提供详细的安装指南和用户支持。
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