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LiveWhisper

基于Whisper模型的实时语音转录和语音助手

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。

whispering-ui - 多功能实时语音处理开源应用
AI模型GithubWhispering Tiger UI实时翻译开源工具开源项目语音转写
Whispering Tiger UI是一个开源项目,提供原生用户界面来控制Whispering Tiger应用。它能够处理实时音频流和游戏画面,进行转录和翻译,并通过WebSocket或OSC将结果输出到浏览器或VRChat。核心功能涵盖语音转文字、文本翻译、文字转语音和图像识别。该工具支持插件扩展,界面友好,适合不同经验水平的用户使用。
faster-whisper-medium.en - 优化版Whisper语音识别模型集成CTranslate2框架
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别
faster-whisper-medium.en是OpenAI Whisper-medium.en模型的CTranslate2移植版本,专注于英语音频转文本处理。通过CTranslate2框架优化,支持FP16计算类型,提供Python接口实现音频转录功能,输出包含时间戳的文本片段。项目采用MIT许可证开源,主要面向需要语音识别功能的开发场景。
faster-whisper-tiny.en - 轻量快速的OpenAI Whisper英语语音识别模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-tiny.en是OpenAI Whisper tiny.en模型的CTranslate2优化版本,专门用于英语语音识别。这个模型提供高效的音频转录功能,支持16位浮点量化,可通过faster-whisper库简单集成。它适合需要快速、精确的英语语音转文本解决方案的开发者,特别是在计算资源有限的场景中表现出色。该模型采用MIT许可证,支持音频处理和自动语音识别任务。
WhisperIt - 语音转文字与AI结合的智能写作工具
AI写作AI工具WhisperIt生产力工具语音转文字隐私保护
WhisperIt结合语音听写和人工智能技术,旨在提高写作效率。该工具具备实时语音转文字功能,并通过AI进行上下文编辑和格式化。支持多种AI模型集成,包括自托管选项,确保数据隐私和安全。WhisperIt提供智能自动完成和多格式导出等功能,适合个人和企业用户使用。作为一款注重隐私和效率的现代写作工具,WhisperIt致力于简化文档创建和编辑流程。
whisper_android - 介绍在Android应用中如何集成Whisper和Recorder类,进行高效的音频录制和语音识别的指南
GithubRecorderTF LiteWhisper开源项目离线识别语音识别
介绍在Android应用中如何集成Whisper和Recorder类,进行高效的音频录制和语音识别。指南提供了Whisper模型的初始化、配置和转录操作的代码片段,以及Recorder的配置和录音功能。集成过程中需注意权限、错误处理和文件路径管理,以确保应用的平稳运行。使用Whisper ASR提升应用的语音识别功能,为用户提供流畅的体验。
superwhisper - 智能语音转文本,为macOS用户打造的私密转录工具
AI工具DockerGPT-4 TurboKubernetesPostgreSQLSaaS
SuperWhisper为macOS用户提供智能语音转文本服务。支持离线使用,确保数据私密性。适用于会议记录、笔记整理等场景,快速将语音转换为文字。采用先进语音识别技术,结合本地处理能力,实现高效、准确的转录。这款工具为macOS用户带来安全、便捷的语音转文本解决方案。
whisper-vits-svc - 基于VITS的端到端歌声转换开源项目
AIGithubPyTorchVITS开源项目深度学习语音转换
whisper-vits-svc是一个开源的端到端歌声转换项目,基于VITS模型架构。该项目支持多说话人转换,可混合创建新音色,并能处理带轻伴奏的声音。它集成了Whisper、BigVGAN等技术,提高了抗噪性和音质。项目面向深度学习入门者,需要Python和PyTorch基础。目前不支持实时转换,训练需要至少6GB显存。
faster-whisper-large-v2 - 多语言语音识别模型 支持高效转录和翻译
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-large-v2是基于OpenAI Whisper large-v2模型转换的CTranslate2格式语音识别模型。该模型支持100多种语言的音频转录和翻译,性能高效且语言覆盖范围广泛。开发者可通过faster-whisper库轻松使用,实现强大的多语言语音处理。模型采用FP16格式保存权重,可在加载时根据需求调整计算类型,适应不同应用场景。
RealtimeSTT - 实时语音转文本库 适用于低延迟应用
GithubRealtimeSTT唤醒词实时转录开源项目语音助手语音转文本
RealtimeSTT是一个为实时应用设计的语音转文本库。它集成了语音活动检测、实时转录和唤醒词激活等功能,适合开发语音助手和需要快速精确语音转文本的应用。该库采用WebRTCVAD和SileroVAD进行语音检测,Faster_Whisper执行转录,Porcupine或OpenWakeWord负责唤醒词检测,体现了当前语音识别技术的先进水平。
faster-whisper-medium - CTranslate2优化的Whisper medium模型支持多语言音频处理
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目机器翻译模型模型转换语音识别
这是OpenAI Whisper medium模型的CTranslate2优化版本,支持100多种语言的音频转录和识别。模型采用float16量化,通过faster-whisper库易于集成。它具有高效的推理速度和较小的内存占用,适合快速、准确处理多语言音频的应用场景。用户可根据需求调整计算类型,平衡性能和资源消耗。该模型为开发者提供了灵活、高效的多语言音频处理解决方案。
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