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通过Whisper模型实现本地语音转文字

Whisper Docker 本地部署语音转文字虚拟环境 Github 开源项目

本页面介绍了如何通过Whisper模型将语音转换为文字，包括在本地环境和Docker中的部署方法。提供克隆项目代码、配置虚拟环境或Docker镜像的详细步骤，帮助用户快速启动和测试Whisper模型在本地的运行效果。

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介绍相关项目

insanely-fast-whisper-api - 音频转文字的高速开源API，支持GPU云部署与并发处理

DockerGithubJigsawStackWhisper API开源开源项目转换音频

这是一款基于OpenAI Whisper Large v3的API，能够高速将音频转录为文字。此开源项目支持在任意支持GPU的云提供商上部署，内置说话人分离功能，提供易用的Fast API层、异步后台任务和Webhooks，优化了并发处理。支持任务管理、取消与状态查询，拥有安全的管理员认证访问。通过Docker可以轻松部署到包括Fly.io在内的多种VM环境，实现高效的生产用途。

whisper_streaming - 基于Whisper的实时语音转录和翻译开源系统

GithubWhisper多语言实时转录开源项目流式处理语音识别

whisper_streaming是基于Whisper模型的实时语音转录和翻译系统。该项目采用本地协议和自适应延迟实现流式转录,在长篇未分段语音测试中实现高质量转录,延迟仅3.3秒。系统提供多种后端选择,支持GPU加速,适用于多语言会议实时转录。项目还提供灵活API,便于开发者集成到不同应用场景。

whisper-plus - 全面音频处理工具集成语音识别与智能交互

AI模型GithubWhisperPlus开源项目自然语言处理语音转文字

WhisperPlus是一个集成多项功能的开源音频处理工具库。它支持语音转文字、文本摘要和说话人分离等核心功能，并提供YouTube音频下载、多种模型选择以及基于RAG技术的视频内容智能对话能力。此外，WhisperPlus还包含文本转语音和自动字幕生成功能，为开发者提供全面的音频处理解决方案。该项目安装简便，接口灵活，适用于广泛的语音处理应用场景。

whisper-node - 提升本地转录性能的Node.js绑定

GithubJSONNode.jsOpenAIwhisper-node开源项目转录

Whisper-node是OpenAI Whisper的Node.js绑定，支持本地转录，输出格式包括JSON、.txt、.srt和.vtt。该项目经过CPU优化，支持Apple Silicon ARM，并提供单词级精度的时间戳。通过npm可快速安装，并可选下载模型。未来将增加浏览器兼容性、语言检测和说话者识别等新功能。

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。

whishper - 开源本地音频转录和字幕编辑工具

GPU支持GithubWhishper字幕编辑开源项目本地化音频转录

Whishper是一款开源的本地音频转录和字幕编辑工具，提供全面的网页界面。支持从多种媒体转录为文本，下载多种格式的转录文件，并翻译转录内容。强大的字幕编辑器具备多项编辑功能，所有操作均可在本地进行，无需网络连接。支持NVIDIA GPU加速和CPU运行，安装便捷。

WhisperFusion - WhisperFusion 低延迟高性能的实时AI语音交互系统

GPU加速GithubTensorRT优化WhisperFusion大语言模型实时语音转文字开源项目

WhisperFusion是一个开源项目，结合WhisperLive和WhisperSpeech技术，集成Mistral大语言模型，实现实时语音转文本和智能对话。项目采用TensorRT引擎优化模型性能，使用torch.compile加速处理，在RTX 4090 GPU上实现低延迟对话。通过Docker Compose简化部署，方便开发者快速搭建AI语音交互系统。

LiveWhisper - 基于Whisper模型的实时语音转录和语音助手

GithubLiveWhisperWhisper开源项目录音转录语音命令助手语音激活

LiveWhisper项目利用OpenAI的Whisper模型，通过sounddevice库采集声音，实现句子到句子的实时语音转录。该项目可以在一定条件下替代SpeechRecognition工具。它还包括一个语音命令助手，类似于Siri和Alexa，能够执行多种语音命令，如查询天气、时间、讲笑话及执行Wikipedia搜索等。适用于技术爱好者和开发人员，帮助实现高效的语音交互系统。

openai-whisper - Next.js实现的自动语音识别，支持实时转录和录音回放

GithubNext.jsopenai-whisper实时转录开源项目自动化转录语音识别

本项目是基于OpenAI Whisper的自动语音识别系统webapp，使用Next.js框架开发。它能自动录音并上传至服务器进行转录和翻译，然后将结果返回前端。支持录音回放以验证输出效果，同时可通过设置消除背景噪音和调整录音暂停时间。项目仍在开发中，提供多种配置选项，适合需要快速实现语音转录功能的开发者。

awesome-whisper - 开源AI语音识别技术

AIGithubOpenAIWhisper开源项目语音识别音频转录

Whisper是OpenAI开发的开源AI语音识别系统，支持多种语言和平台，具备高精度和实时处理能力，并适用于开发者和企业进行高效集成。

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