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pyannote-whisper

整合Whisper和pyannote.audio的语音识别与说话人分割工具

pyannote-whisper语音识别说话人分类数字化转型采购流程Github开源项目

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。

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介绍相关项目
segmentation - 利用Pyannote开源工具进行语音分割与识别
GithubHuggingfacepyannote开源项目模型语音活动检测重分段重叠语音检测音频
探索使用Pyannote开源项目进行高效的语音分割，提高语音活动、重叠语音检测及重分段的性能。详细的使用说明和代码示例使音频处理过程更加准确快速，广泛适用于学术研究和商业应用。同时，Pyannote还为用户提供科学咨询服务和资助选项支持。
whisper-asr-webservice - 基于Whisper的开源语音识别Web服务
DockerGPU支持GithubWhisper ASR开源项目语音识别
whisper-asr-webservice是一个开源的语音识别Web服务，基于OpenAI Whisper模型。它支持OpenAI Whisper和Faster Whisper引擎，提供多语言语音识别、翻译和语言识别功能。项目提供Docker镜像，支持CPU和GPU部署。这个服务具有高性能和易用性，适合各种语音识别应用场景。
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。
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。
WhisperS2T - 高效多后端语音识别管道 实现快速精准转录
GithubWhisperS2T优化管道多后端支持开源项目语音转文本高速推理
WhisperS2T是一个为Whisper模型优化的开源语音识别管道，提供更快的转录速度。它支持OpenAI原始模型、HuggingFace模型和CTranslate2模型等多种推理引擎。该项目具有集成自定义VAD模型、智能处理音频文件、支持多语言和多任务批处理等特点，并能有效减少幻觉输出。WhisperS2T在保持高准确度的同时大幅提升转录速度，为用户提供高效的语音识别解决方案。
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。
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。
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。
faster-whisper - 基于CTranslate2对OpenAI的Whisper模型的重新实现
CTranslate2GithubOpenAI Whisper模型faster-whisper开源项目性能比较热门音频转录
faster-whisper是对OpenAI的Whisper模型的重新实现，基于CTranslate2，这是一个针对Transformer模型的高速推理引擎。该实现在保持相同准确率的前提下，速度比openai/whisper快4倍，内存使用也更少。另外，通过在CPU和GPU上使用8位量化，可以进一步提高效率。该项目适用于需要快速、高效语音转写的场景，特别是处理大量语音数据时的实时应用。
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。
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