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LiveWhisper

基于Whisper模型的实时语音转录和语音助手

LiveWhisperWhisper语音命令助手录音转录语音激活Github开源项目

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。

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介绍相关项目
Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别
Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调，支持多种数据类型的训练，并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外，项目提供了跨平台应用和服务器部署方案，为语音识别应用开发提供了全面支持。
GoWhisper - 跨平台本地音频转录应用 注重隐私保护
AI工具AI转录GoWhisper多语言支持文件格式转换语音转文字
GoWhisper是一款跨平台桌面应用，专注于本地音频转录，确保用户隐私。支持99种语言转录，适合研究人员、播客主持人和内容创作者使用。应用提供多种AI模型、文件格式支持和导出选项，简化转录流程。其功能包括音频播放、录音转录和文本编辑，为用户提供全面的音频处理方案。
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。
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。
faster-whisper - 基于CTranslate2对OpenAI的Whisper模型的重新实现
CTranslate2GithubOpenAI Whisper模型faster-whisper开源项目性能比较热门音频转录
faster-whisper是对OpenAI的Whisper模型的重新实现，基于CTranslate2，这是一个针对Transformer模型的高速推理引擎。该实现在保持相同准确率的前提下，速度比openai/whisper快4倍，内存使用也更少。另外，通过在CPU和GPU上使用8位量化，可以进一步提高效率。该项目适用于需要快速、高效语音转写的场景，特别是处理大量语音数据时的实时应用。
openai-whisper-talk - 多功能语音对话应用
Chat CompletionsEmbeddingsGithubOpenAIWhisperopenai-whisper-talk开源项目
openai-whisper-talk 是一个集成多项 OpenAI 技术的语音对话应用，组合了 Whisper 自动语音识别、Chat Completions 模拟对话、Text-to-Speech 语音合成功能。最新版本引入了时间表管理与长期记忆功能，能添加、修改、删除和检索事件，并保存信息供未来参考。基于 Vue.js 和 Nuxt 构建，实现了个性化互动，让对话更自然流畅。
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。
whisper-playground - 多语言实时语音转文字程序的快速搭建指南
CondaDiartGithubHugging FacePyannoteWhisper Playground开源项目
借助faster-whisper、Diart和Pyannote，构建支持99种语言的实时语音转文字应用程序。可以通过在线演示版直接体验，并依据清晰的设置指南迅速启动。该项目支持调整多种参数如模型大小、语言选择和转录方法，优化转录体验。项目依赖于Hugging Face Hub上的Pyannote模型，需先接受相应使用条款。提供详细的安装步骤和故障排查指导，方便解决常见问题。
whisper-website - 通过Whisper模型实现本地语音转文字
DockerGithubWhisper开源项目本地部署虚拟环境语音转文字
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。
whisper-web - 浏览器端实时语音识别技术
GithubTransformers.jsWebGPUWhisper Web开源项目浏览器应用语音识别
Whisper Web是一个基于机器学习的浏览器端语音识别项目。它利用 Transformers.js 技术，在客户端实现实时语音处理，无需服务器支持。该项目提供在线演示和本地部署选项，并正在开发 WebGPU 支持以提高性能。Whisper Web 展示了 Web 技术在语音识别领域的应用潜力，为开发者提供了一个便捷的语音识别解决方案。
相关项目
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