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whisper-web

浏览器端实时语音识别技术

Whisper Web语音识别浏览器应用Transformers.jsWebGPUGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
GoWhisper - 跨平台本地音频转录应用 注重隐私保护
AI工具AI转录GoWhisper多语言支持文件格式转换语音转文字
GoWhisper是一款跨平台桌面应用，专注于本地音频转录，确保用户隐私。支持99种语言转录，适合研究人员、播客主持人和内容创作者使用。应用提供多种AI模型、文件格式支持和导出选项，简化转录流程。其功能包括音频播放、录音转录和文本编辑，为用户提供全面的音频处理方案。
easy-speech - 跨浏览器语音合成的简单解决方案
Easy SpeechGithubJavaScriptWeb Speech API开源项目语音合成跨浏览器
Easy Speech是一款跨浏览器语音合成库，无需额外依赖。它提供统一API接口和异步操作支持，具备全局及特定语音实例的事件钩子。该项目能自动检测加载可用语音，并解决了多个浏览器特有问题。Easy Speech还包含内部日志功能，支持多种构建目标，并提供在线演示测试浏览器兼容性。它简化了Web Speech API在主流浏览器上的语音合成实现。
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。
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。
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。
docker-whisperX - 优化Docker镜像的WhisperX语音识别与转录解决方案
DockerGPU支持GithubWhisperX开源项目模型构建语音识别
docker-whisperX项目优化了WhisperX语音识别工具的Docker镜像构建流程。该项目实现了175个10GB大小Docker镜像的并行构建，提供多种预构建镜像和自定义选项，支持不同语言和模型。用户可通过GPU加速，获得包含逐字时间戳和说话人分离的高质量语音转文字结果。
whisper-base-bungoma.en - 基于Whisper的英语语音识别模型优化Azure数据集处理
AzureGithubHuggingfaceOpenAI Whisper开源项目机器学习模型模型训练语音识别
该语音识别系统通过微调openai/whisper-base.en基础模型，针对Azure数据集进行优化。模型采用了先进的优化算法，经过精细训练后词错误率降至25.28%，实现了稳定的英语语音识别效果。
wordcab-transcribe - 开源语音识别与说话人分离API
APIGithubWordcab Transcribefaster-whisper开源项目语音识别音频转录
Wordcab Transcribe是一个基于FastAPI的开源语音识别API。它使用faster-whisper进行音频转录，自动调谐谱聚类技术实现说话人分离。该项目具有处理速度快、易于部署、支持批量请求等特点，可通过本地开发或Docker部署。API支持音频文件和YouTube视频的转录，适用于商业用途。
pyannote-whisper - 整合Whisper和pyannote.audio的语音识别与说话人分割工具
Githubpyannote-whisper开源项目数字化转型语音识别说话人分类采购流程
pyannote-whisper整合了Whisper的自动语音识别和pyannote.audio的说话人分割功能。该工具提供命令行和Python接口，支持多种音频格式的转录和分析。它能生成带时间戳和说话人标识的文本，适用于会议记录和多人访谈分析。pyannote-whisper还可与ChatGPT集成，实现会议总结和观点提取，为语音内容分析提供完整解决方案。
StreamSpeech - 在线和实时翻译模型
GithubStreamSpeech多任务学习实时合成开源项目语音翻译语音识别
StreamSpeech通过一个整合的模型，在线和实时翻译中展现行业领先水平，支持多达8种包括语音识别和语音转换任务。提供Web GUI演示，允许用户在浏览器中直接体验。探索StreamSpeech的功能和实例。
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