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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。

whisper.cpp - 跨平台自动语音识别模型推理工具
Apple SiliconGithubOpenAI Whisperwhisper.cpp开源项目语音识别高性能
whisper.cpp是基于OpenAI Whisper的C/C++自动语音识别(ASR)模型实施,针对Apple Silicon经过优化,并支持多平台部署。该项目以极低的内存消耗和CPU/GPU推理能力,覆盖Mac OS、iOS、Android等主流平台,提供灵活的API与多样的定制模型,使开发者能够轻松地融合语音功能。
faster-whisper-medium - CTranslate2优化的Whisper medium模型支持多语言音频处理
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目机器翻译模型模型转换语音识别
这是OpenAI Whisper medium模型的CTranslate2优化版本,支持100多种语言的音频转录和识别。模型采用float16量化,通过faster-whisper库易于集成。它具有高效的推理速度和较小的内存占用,适合快速、准确处理多语言音频的应用场景。用户可根据需求调整计算类型,平衡性能和资源消耗。该模型为开发者提供了灵活、高效的多语言音频处理解决方案。
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。
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_android - 介绍在Android应用中如何集成Whisper和Recorder类,进行高效的音频录制和语音识别的指南
GithubRecorderTF LiteWhisper开源项目离线识别语音识别
介绍在Android应用中如何集成Whisper和Recorder类,进行高效的音频录制和语音识别。指南提供了Whisper模型的初始化、配置和转录操作的代码片段,以及Recorder的配置和录音功能。集成过程中需注意权限、错误处理和文件路径管理,以确保应用的平稳运行。使用Whisper ASR提升应用的语音识别功能,为用户提供流畅的体验。
faster-whisper-tiny - CTranslate2格式Whisper小型模型实现多语言语音识别
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型自然语言处理语音识别
该项目将OpenAI Whisper小型模型转换为CTranslate2格式,支持100多种语言的语音识别。适用于CTranslate2及其衍生项目如faster-whisper,能高效进行自动语音识别。开发者可通过简单的Python代码实现音频转录,得到包含时间戳的文本段落。模型采用FP16格式存储,可在加载时灵活调整计算类型,为语音识别应用提供了高效且可定制的解决方案。
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。
faster-whisper-large-v3 - 多语言语音识别模型CTranslate2版Whisper large-v3
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
项目提供了OpenAI Whisper large-v3模型的CTranslate2转换版本,为faster-whisper定制优化。支持100多种语言的自动语音识别,具备高效性能和可调节的量化选项。易于整合到Python项目中,能够实现迅速准确的音频转写。这一模型适合多语言场景,是处理语音识别任务的有力工具。
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。
faster-whisper-medium - 多语言语音识别与转录的高效开源解决方案
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper多语言开源项目模型模型转换自动语音识别
该项目是基于OpenAI Whisper medium模型转换而来的CTranslate2格式模型,为faster-whisper项目提供支持。支持90多种语言的语音识别和转录功能,性能优异且准确度高。用户可通过faster-whisper轻松实现音频文件的高效转录,获取精确的时间戳和文本输出。模型采用float16量化,计算类型可根据需求灵活调整,适用于多种语音识别应用场景。
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