whisper-standalone-win

OpenAI 的 Whisper 和 Faster-Whisper 的独立可执行文件

OpenAI's Whisper Faster-Whisper 语音转录可执行文件命令行 Github 开源项目

提供简易的独立执行程序，免安装Python，支持多系统。通过命令行轻松进行视频文件转录与翻译，有效整合与批量处理，满足多样的语音识别需求。资源占用低，效率优化。

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。

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。

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。

faster-whisper-GUI - 多功能GUI软件，支持语音识别与文件转录

GithubPySide6faster-whisper-GUIwhisperX开源项目模型下载音频转写

faster-whisper-GUI，一个带有PySide6技术的GUI软件，支持whisperX、Demucs等音频处理模型。用户可以从软件中下载、转换模型，设置VAD与whisper模型参数，支持多种文件格式转录。软件界面可多语言操作，并严格遵守法律法规。

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.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。

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。

faster-whisper-small - 优化的Whisper小型模型实现快速多语言语音转文本

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

faster-whisper-small是OpenAI Whisper小型模型的优化版本，适用于CTranslate2框架。这个模型支持90多种语言的自动语音识别，采用float16量化以提高效率。开发者可通过faster-whisper库轻松集成该模型，适用于多种语音转文本场景。模型具有快速处理能力和广泛的语言覆盖范围，为自动语音识别任务提供了实用的解决方案。

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。

faster-whisper-tiny - CTranslate2格式Whisper小型模型实现多语言语音识别

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型自然语言处理语音识别

该项目将OpenAI Whisper小型模型转换为CTranslate2格式，支持100多种语言的语音识别。适用于CTranslate2及其衍生项目如faster-whisper，能高效进行自动语音识别。开发者可通过简单的Python代码实现音频转录，得到包含时间戳的文本段落。模型采用FP16格式存储，可在加载时灵活调整计算类型，为语音识别应用提供了高效且可定制的解决方案。

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