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whisper-web

浏览器端实时语音识别技术

Whisper Web是一个基于机器学习的浏览器端语音识别项目。它利用 Transformers.js 技术,在客户端实现实时语音处理,无需服务器支持。该项目提供在线演示和本地部署选项,并正在开发 WebGPU 支持以提高性能。Whisper Web 展示了 Web 技术在语音识别领域的应用潜力,为开发者提供了一个便捷的语音识别解决方案。

use-whisper - 适用于OpenAI Whisper API的React Hook,支持语音录制和静音消除
GithubOpenAIReact HookuseWhisper实时转录开源项目语音识别
useWhisper 是一个为 OpenAI Whisper API 提供的 React Hook,具备语音录制、实时转录和静音消除功能。正在开发的 React Native 版本将使移动应用开发更便捷。用户可以通过 npm 或 yarn 安装,并通过丰富的配置和回调函数实现自定义转录。主要依赖项包括 recordrtc、lamejs、ffmpeg、hark 和 axios,是开发者进行语音处理和转录的理想工具。
WhisperFusion - WhisperFusion 低延迟高性能的实时AI语音交互系统
GPU加速GithubTensorRT优化WhisperFusion大语言模型实时语音转文字开源项目
WhisperFusion是一个开源项目,结合WhisperLive和WhisperSpeech技术,集成Mistral大语言模型,实现实时语音转文本和智能对话。项目采用TensorRT引擎优化模型性能,使用torch.compile加速处理,在RTX 4090 GPU上实现低延迟对话。通过Docker Compose简化部署,方便开发者快速搭建AI语音交互系统。
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。
Whisper-Finetune - 微调与加速Whisper模型
GithubOpenAIWhisper加速推理开源项目微调语音识别
本项目使用Lora技术微调了OpenAI的Whisper语音识别模型,并支持CTranslate2和GGML加速。模型能够进行无时间戳、有时间戳及无语音数据训练,并支持中文和98种其他语言的语音转文本及翻译。开源了多个适用于不同需求的模型,支持Windows、Android和服务器部署。提供详细的安装教程和使用说明,以及AIShell和WenetSpeech数据的评估和推理速度测试表,方便用户快速上手。
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。
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。
openai-whisper-talk - 多功能语音对话应用
Chat CompletionsEmbeddingsGithubOpenAIWhisperopenai-whisper-talk开源项目
openai-whisper-talk 是一个集成多项 OpenAI 技术的语音对话应用,组合了 Whisper 自动语音识别、Chat Completions 模拟对话、Text-to-Speech 语音合成功能。最新版本引入了时间表管理与长期记忆功能,能添加、修改、删除和检索事件,并保存信息供未来参考。基于 Vue.js 和 Nuxt 构建,实现了个性化互动,让对话更自然流畅。
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。
openai-whisper-realtime - 低延迟实时音频转录,依赖高性能硬件和Python生态
GithubOpenAI WhisperPython依赖项实时转录开源项目音频输入
openai-whisper-realtime是一个几乎实时转录音频的实验项目,使用Python和OpenAI Whisper处理音频。该项目依赖高性能CPU或GPU,使用sounddevice、numpy和asyncio等库。当前目标包括提升转录性能、优化断词检测和动态分割。
whisper.rn - React Native环境中的Whisper自动语音识别模型的高性能实现
GithubReact Nativewhisper.cppwhisper.rn开源项目自动语音识别音频转录
whisper.rn是React Native环境中OpenAI的Whisper自动语音识别模型的高性能实现,支持iOS和Android平台,具备实时转录功能,并集成Core ML和NDK优化。项目提供详细的安装与使用指南及实用技巧,适合在移动应用中集成语音识别功能。
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