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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

whisperX - 高效准确的长音频自动转录工具

GithubWhisperX对齐开源项目时间戳语音识别说话人分离

WhisperX是一款基于Whisper的开源自动语音识别工具，通过强制音素对齐和语音活动批处理技术，实现了高达70倍实时的转录速度。它提供精确的单词级时间戳和说话人分离功能，适用于长音频的高效转录和分析。WhisperX在保持高转录质量的同时，显著提升了时间戳的准确性，为音频处理领域带来了新的可能。

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-large-v3-turbo - 精简版Whisper语音识别系统的突破性进展

GithubHuggingfaceWhisper多语言开源项目模型模型蒸馏自动语音识别语音识别

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。

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）。

use-whisper - 适用于OpenAI Whisper API的React Hook，支持语音录制和静音消除

GithubOpenAIReact HookuseWhisper实时转录开源项目语音识别

useWhisper 是一个为 OpenAI Whisper API 提供的 React Hook，具备语音录制、实时转录和静音消除功能。正在开发的 React Native 版本将使移动应用开发更便捷。用户可以通过 npm 或 yarn 安装，并通过丰富的配置和回调函数实现自定义转录。主要依赖项包括 recordrtc、lamejs、ffmpeg、hark 和 axios，是开发者进行语音处理和转录的理想工具。

whisper-obsidian-plugin - Obsidian语音转文字插件，轻松创建笔记

APIGithubObsidian插件OpenAIWhisper开源项目语音转文字

Whisper-obsidian-plugin是一个集成OpenAI Whisper技术的Obsidian插件，可将语音快速转换为文字笔记。该插件支持实时录音和音频文件上传，通过快捷键和命令面板操作。它具有灵活的设置选项，支持多语言识别，允许自定义文件保存路径。这个插件为Obsidian用户提供了一种新的高效笔记创建方式。

whisper-timestamped - 多语言语音识别工具，支持单词时间戳和置信度评分

GithubOpenAIwhisper-timestamped信心评分开源项目时间戳语音识别

whisper-timestamped 是一个增强型多语言语音识别工具，基于 OpenAI 的 Whisper 模型，通过动态时间规整(DTW)技术预测单词时间戳，并附带置信度评分。该扩展兼容所有 Whisper 版本，优化内存使用，适用于处理长音频文件。此外，还支持在运行 Whisper 模型前进行语音活动检测(VAD)，有效降低训练数据中的误差。whisper-timestamped 可提高识别准确度，尤其适用于包含语音卡顿或填充词的情景。

whispercpp - Python绑定实现高效语音识别

GithubPybind11Python绑定whisper.cppwhispercpp开源项目语音转文字

whispercpp是一个基于Pybind11的whisper.cpp Python绑定库，为开发者提供高效的语音识别功能。该库支持快速加载预训练模型、转录音频文件，并具有实验性的流式转录功能。whispercpp提供简洁的API接口，方便快速集成whisper.cpp的功能。它还遵循XDG Base Directory规范，确保合理的文件管理。这个项目为Python开发者提供了便捷的方式来使用whisper.cpp的强大语音识别能力。

openai-whisper-realtime - 低延迟实时音频转录，依赖高性能硬件和Python生态

GithubOpenAI WhisperPython依赖项实时转录开源项目音频输入

openai-whisper-realtime是一个几乎实时转录音频的实验项目，使用Python和OpenAI Whisper处理音频。该项目依赖高性能CPU或GPU，使用sounddevice、numpy和asyncio等库。当前目标包括提升转录性能、优化断词检测和动态分割。

faster-whisper-base - OpenAI Whisper模型在CTranslate2格式下的应用

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别

本项目将OpenAI Whisper base模型转换为CTranslate2格式，支持多语种语音识别。适用于CTranslate2及其衍生项目如faster-whisper，并提供Python代码示例展示音频转录过程。模型采用FP16格式，可灵活调整计算类型。项目详细说明了转换过程，为开发者提供了便捷的语音识别工具。

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