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Whisper模型用于YouTube视频的多语言转录和语言识别

Whisper 语音识别 YouTube视频转录 OpenAI Google Colab Github 开源项目

Whisper模型用于YouTube视频的多语言转录和语言识别。教程涵盖从Google Colab安装库到在Google Drive中保存转录文件的全过程，并提供GPU优化建议，适合需要高效、精准进行视频转录的用户。

文档

whisper-tiny - Whisper-Tiny转Ratchet格式的跨平台语音识别模型

GithubHuggingfaceRatchetWhisperopenai开源项目模型转换

Whisper-Tiny通过转换为Ratchet格式，在多平台上提供了一种高效的语音识别解决方案。此项目采用GGML转换技术，增强了模型在不同环境中的适应性和处理效率，对开发者与用户来说更具实用价值。项目遵循Apache-2.0开源许可，适合开发者广泛应用和改进。

RuntimeSpeechRecognizer - 基于OpenAI的Whisper的语音识别项目

GithubOpenAI's WhisperRuntime Speech RecognizerUnreal Engine开源项目语音识别高性能

RuntimeSpeechRecognizer是一个高效的语音识别项目，基于OpenAI的Whisper技术，提供快速且准确的识别。支持英语和多语言（多达100种语言），提供从75 MB到2.9 GB多种模型尺寸。自动下载语言模型，支持将识别的语音翻译成英语，特性可定制，无需静态库或外部依赖，兼容多个平台（Windows、Mac、Linux、Android、iOS等）。

speech-to-text - 实时音频转录系统，兼容多种格式，具备高级配置

GithubNVIDIA GeForce RTX 3060PythonSilero VADfaster-whisper实时转录开源项目

该开源项目使用Silero VAD技术检测静音部分，并结合Faster-Whisper将音频数据转录为文本。支持多种音频格式（如wav、mp3、ogg）和高级设置，如重复惩罚和无重复ngram大小。其HTML界面允许进行详细配置，并能同步显示转录结果，支持CUDA环境运行，兼容最新的Faster-Whisper版本（1.0.3），提升转录速度和准确性。

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。

nb-whisper-small - 先进的挪威语自动语音识别开源项目

GithubHuggingfaceNB-Whisper开源项目挪威语模型模型训练自动语音识别语音识别

NB-Whisper Small是挪威国家图书馆开发的挪威语自动语音识别模型。基于OpenAI的Whisper架构,该模型使用66,000小时的语音数据训练,支持挪威语和英语的转录与翻译。通过Hugging Face Transformers库可轻松调用,提供高精度转录、时间戳和说话人分离等功能,适用于多种语音识别场景。

distil-medium.en - 高效快速的英语语音识别模型

Distil-WhisperGithubHuggingfaceTransformers开源项目推理加速模型模型压缩语音识别

Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的压缩版，专为英语语音识别优化。该模型速度提升6倍，体积减少49%，性能仅下降1% WER。通过教师-学生蒸馏法在22,000小时多样化音频数据上训练，可直接替代Whisper用于短长音频转录，支持流式处理。

vibe - 离线音视频转录，多语言支持和多格式输出

GithubOpenAI WhisperVibe开源项目批量转录隐私音频转录

Vibe利用开源工具OpenAI Whisper进行离线音视频转录，支持几乎所有语言，保证数据隐私。软件界面友好，支持多种文件格式如SRT、VTT、TXT、HTML、PDF和JSON。Vibe还具备批量转录、多语言翻译和实时预览等功能，适用于Windows、Linux和macOS系统。优化了对CPU和GPU的支持，兼容Nvidia和AMD GPU。用户可以通过命令行接口进行操作，并提供HTTP API文档。其他功能包括系统音频转录、麦克风转录、说话人分割，未来还将支持iOS和Android。

whisper-jax - 速度提升70倍的Whisper JAX音频转录与翻译解决方案

GithubWhisper JAX并行处理开源项目性能模型音频转录

Whisper JAX是基于Hugging Face Transformers实现的音频转录与翻译模型，通过JAX代码优化实现70倍速度提升，兼容CPU、GPU和TPU。模型能在Hugging Face Hub演示，并提供详细的安装、使用和高级配置指南，助力开发者在多种环境下高效部署。

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。

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。

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