Project Icon

whisper-hindi-medium

客户端优化印地语ASR模型

该项目优化了Whisper模型,以提高印地语的语音识别准确性。经过多种公开ASR数据集的训练与评估,实现了最低WER为6.82的性能优化。相关代码库在GitHub上提供,支持模型重用和快速推理。

whisper-node - 提升本地转录性能的Node.js绑定
GithubJSONNode.jsOpenAIwhisper-node开源项目转录
Whisper-node是OpenAI Whisper的Node.js绑定,支持本地转录,输出格式包括JSON、.txt、.srt和.vtt。该项目经过CPU优化,支持Apple Silicon ARM,并提供单词级精度的时间戳。通过npm可快速安装,并可选下载模型。未来将增加浏览器兼容性、语言检测和说话者识别等新功能。
yt-whisper - 使用yt-dlp与OpenAI Whisper生成多语言YouTube字幕
GithubPythonWhisperffmpegyt-dlp字幕生成开源项目
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。
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。
wav2vec2-large-xlsr-53-arabic - XLSR-53模型在阿拉伯语语音识别中的应用与性能
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型自动语音识别阿拉伯语
该项目基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型,通过阿拉伯语语音数据微调,开发了一个高性能的阿拉伯语语音识别模型。在Common Voice测试集上,模型实现了39.59%的词错误率和18.18%的字符错误率,表现优于同类模型。模型支持16kHz采样率的语音输入,可直接用于阿拉伯语语音转录,无需额外语言模型。项目详细介绍了使用方法和评估结果,为阿拉伯语语音识别研究提供了有价值的参考。
s2t-small-librispeech-asr - 小型LibriSpeech语音识别模型的高效自动化
GithubHuggingfaceLibriSpeechSpeech2Texts2t-small-librispeech-asr开源项目模型自动语音识别语音转换文本
s2t-small-librispeech-asr是一种小型端到端语音识别模型,使用LibriSpeech ASR语料库进行训练。该模型采用自回归的方式生成转录文本,并结合Pytorch及其工具如torchaudio和sentencepiece以提高准确性。在LibriSpeech“clean”和“other”测试集上的WER分别为4.3和9.0,可满足高性能语音识别应用的需求。
tensorflow-speech-recognition - 开源TensorFlow中的语音识别示例
DeepSpeechGithubTensorflowWhisper开源项目深度学习语音识别
使用谷歌的TensorFlow框架进行语音识别,最初目标是为Linux系统创建独立的语音识别模型。尽管该项目现主要用于教学,开发者展示了使用开源数据和强大模型实现高效语音识别的潜力。推荐查看更新项目如Whisper和Mozilla的DeepSpeech,这两个项目在错误率方面的表现出色。该项目包含示例代码、依赖安装指导及功能扩展,如GPU上的WarpCTC和P2P学习模块。
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。
wavlm-libri-clean-100h-base-plus - WavLM微调模型在LibriSpeech数据集上的语音识别性能
GithubHuggingfaceLibriSpeechWavLM开源项目微调模型自然语言处理语音识别
本模型是基于microsoft/wavlm-base-plus在LibriSpeech ASR - CLEAN数据集上微调而来。经过3个epoch的训练,模型在评估集上达到0.0819的损失和6.83%的词错率。训练过程采用多GPU并行计算,使用Adam优化器和线性学习率调度器。模型的词错率从初始的100%显著降低至约7%,体现了其在语音识别任务上的卓越表现。模型基于Transformers 4.15.0.dev0和PyTorch 1.9.0+cu111框架,在8个GPU上进行分布式训练,并采用了Native AMP混合精度训练技术,有效提高了计算效率。
wav2vec2-large-xlsr-53-german - 优化德语自动语音识别的开源模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目德语模型深度学习语音识别
本项目利用wav2vec2-large-xlsr-53-german模型对德语Common Voice数据集进行自动语音识别,得到WER为18.5%的结果。项目采用Torchaudio和Transformers库,并使用Resample进行音频预处理。该模型在语音转文字应用中具有广泛的研究价值。
Whisper-TikTok - 智能化TikTok视频自动生成工具
AI视频生成GithubWhisper-TikTok开源项目文字转语音自动字幕语音转文字
Whisper-TikTok是一个开源项目,集成了Edge TTS、OpenAI-Whisper和FFMPEG技术,用于自动生成TikTok视频。该工具可以从音频文件生成转录,使用Microsoft Edge Cloud TTS API添加配音,并支持自定义背景视频和字幕样式。项目提供Web应用和命令行界面,方便用户创建TikTok内容。Whisper-TikTok为内容创作者提供了自动化视频生成的解决方案。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号