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faster-whisper-base是将OpenAI的Whisper-base模型转换为CTranslate2格式的项目，支持多语言自动语音识别。模型保留FP16精度，用户可以通过CTranslate2的compute_type选项进行模型类型调整，适合需要高效语音转录的应用。

此项目将distil-whisper/distil-large-v2模型转换为CTranslate2格式，适用于CTranslate2项目如faster-whisper，并支持FP16计算，增强了自动语音识别的性能和效率。

这是一个基于OpenAI Whisper large-v3模型优化的CTranslate2版本，专注于高效的语音识别。该模型支持100多种语言的转录，兼具准确性和速度。通过faster-whisper库，可以便捷地进行音频转录。模型采用FP16格式存储，计算类型可灵活调整。这为语音识别应用的开发提供了一个强大的工具。

该项目将distil-whisper/distil-medium.en模型转换为CTranslate2格式，用于英语语音识别。通过faster-whisper库，实现了高效的音频转录功能。项目提供简洁的Python接口，支持FP16模型权重，并允许灵活选择计算类型。这种优化使得该工具适用于各种需要快速、准确英语语音识别的应用场景。

本项目是openai/whisper-small.en模型的CTranslate2格式转换版本，专门用于英语音频转写。它可在CTranslate2或相关项目（如faster-whisper）中使用，通过简单的Python代码实现音频到文本的转换。模型权重采用FP16格式，支持加载时调整计算类型。这一转换模型旨在提供高效、准确的音频转写功能，适用于各种需要快速处理英语音频内容的应用场景。

Ultravox-v0_3是Fixie.ai开发的多模态语音大语言模型，结合Llama3.1-8B-Instruct和Whisper-small技术。该模型可同时处理语音和文本输入，适用于语音助手、翻译和分析等场景。通过知识蒸馏方法，仅训练多模态适配器，保持基础模型不变。Ultravox在语音识别和翻译任务中展现出优秀性能，为语音交互应用提供了新的可能性。

这是一个开源的印尼语自动语音识别模型，基于wav2vec2-large-xlsr架构。模型使用Common Voice 6.1印尼语数据集训练，测试集词错误率为19.3%。项目提供训练代码仓库和联系方式。值得注意的是，作者已发布新版模型，具有更小体积和更低的5.9% WER。

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 Large v3 Turbo是一个针对乌兹别克语优化的语音识别模型，基于OpenAI的Whisper大型模型微调而来。该模型在Common Voice 16.1数据集上训练，在测试集达到28.26%的词错误率，展现了良好的识别能力。模型使用Adam优化器和线性学习率策略，经过1万步训练。这一模型为乌兹别克语自动语音识别应用提供了有效工具。

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。

基于transformers.js开发的轻量级英语语音识别模型，集成ONNX格式权重实现Web端部署。模型支持基础文本转录、时间戳转录及单词级时间戳标记等功能，通过JavaScript可快速实现音频转文本识别。

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。

Whisper large-v3-turbo通过模型蒸馏技术对原版Whisper进行优化，将解码层从32减少到4层，在仅造成轻微性能损失的情况下显著提升了处理速度。该模型继承了Whisper优秀的多语言处理能力，支持超过100种语言的语音识别和翻译任务，能够适应不同场景的音频输入。基于高效的架构设计，此模型在降低计算资源需求的同时保持了稳定的识别准确率。

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。

基于distil-whisper/distil-large-v3的CTranslate2转换模型，专注于提升语音识别效率。模型采用FP16格式存储权重，支持多语言转录功能，可灵活调整计算类型。项目提供完整的使用示例和转换文档，方便开发者快速集成和部署。

PhoWhisper是一个基于多语言Whisper模型开发的越南语语音识别系统，提供五个不同版本。该模型通过844小时的多方言越南语数据集训练，适用于越南语音转文字、字幕生成等应用场景。在越南语ASR基准测试中表现优异，项目论文已被ICLR 2024收录。

基于Whisper Large v3，专为德语语音识别优化，在转录、命令识别、字幕生成等方面表现优秀。词错误率为3.002%，字符错误率为0.81%，适合高效使用。