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nb-whisper-small

先进的挪威语自动语音识别开源项目

Huggingface模型语音识别Github自动语音识别开源项目挪威语模型训练NB-Whisper

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。

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介绍相关项目
distil-large-v3 - 经过蒸馏的快速轻量级语音识别模型
Distil-WhisperGithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型压缩自然语言处理语音识别
distil-large-v3是一个经过知识蒸馏的语音识别模型,模型大小比Whisper large-v3减少44%,推理速度提升6.3倍,同时保持相近的识别准确率。支持短语音和长语音转录,兼容多种主流语音识别框架,为用户提供快速、轻量且准确的语音识别功能。
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。
faster-whisper-base.en - 基于CTranslate2的Whisper英语语音识别模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别
faster-whisper-base.en是OpenAI Whisper base.en模型的CTranslate2格式转换版本，专为英语语音识别优化。该模型利用CTranslate2框架提高处理速度，支持FP16量化以适应不同计算环境。开发者可通过faster-whisper等项目简单实现音频转录，为语音识别应用提供高效解决方案。模型采用MIT许可证，便于在各类项目中应用。该模型特别适用于需要实时处理或资源受限的环境，如移动设备或边缘计算设备上的语音识别应用。相比原始Whisper模型，faster-whisper-base.en在保持识别准确度的同时，显著提高了处理速度和资源利用效率。
insanely-fast-whisper - 高效率开源语音转录命令行工具
AI模型CLI工具GithubWhisper开源项目性能优化语音转录
Insanely Fast Whisper是一款开源的高性能语音转录命令行工具，基于Transformers、Optimum和Flash Attention技术。该工具支持OpenAI的Whisper Large v3模型，能够在98秒内处理150分钟的音频。通过Flash Attention 2和批处理等优化，大幅提升了转录效率。适用于NVIDIA GPU和Mac设备，用户可通过简单的命令实现快速准确的音频转录。
whisper-asr-webservice - 基于Whisper的开源语音识别Web服务
DockerGPU支持GithubWhisper ASR开源项目语音识别
whisper-asr-webservice是一个开源的语音识别Web服务，基于OpenAI Whisper模型。它支持OpenAI Whisper和Faster Whisper引擎，提供多语言语音识别、翻译和语言识别功能。项目提供Docker镜像，支持CPU和GPU部署。这个服务具有高性能和易用性，适合各种语音识别应用场景。
whisper-large-v3-turbo - 乌兹别克语语音识别模型的高性能解决方案
Common VoiceGithubHuggingfaceWhisper乌兹别克语开源项目模型模型微调语音识别
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。
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。
whisperkit-coreml - 针对苹果芯片优化的本地化语音识别开源框架
Apple SiliconCoreMLGithubHuggingfaceWhisperKit开源项目模型设备端语音识别
WhisperKit是一个为苹果芯片设备优化的本地语音识别框架，提供高性能的语音转文本功能。该开源项目托管于GitHub，开发者可以通过Hugging Face上的基准测试评估其在实际设备上的表现。WhisperKit使iOS和macOS应用能够实现先进的本地语音识别，无需依赖云服务。
kotoba-whisper-v2.1 - 日语语音识别模型优化版：提升精度和功能
GithubHugging FaceHuggingfaceKotoba-Whisper开源项目日语模型自然语言处理语音识别
Kotoba-Whisper-v2.1是一款基于Whisper的日语语音识别模型。该模型通过集成额外的后处理功能，如添加标点符号，提高了识别准确度。在多个日语语音数据集上，其表现超越了原版Whisper模型。模型支持使用Transformers库进行推理，并可选用Flash Attention 2等技术优化性能。
WhisperKit - Swift语音识别框架实现Apple设备本地推理
Apple设备CoreMLGithubSwiftWhisperKit开源项目语音识别
WhisperKit是一个集成OpenAI Whisper模型和Apple CoreML框架的Swift语音识别包。该框架支持Apple设备上的本地推理，具有自动选择适用模型、自定义模型部署等功能。WhisperKit提供音频转录API和命令行工具，便于开发者使用和测试。作为开源项目，WhisperKit欢迎社区贡献，不断优化其性能和功能。
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