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.unity - 本地语音识别与多语言翻译工具

ASRGithubOpenAIUnitywhisper.cppwhisper.unity开源项目

whisper.unity项目为Unity3d提供了whisper.cpp的绑定，支持在本地运行OpenAI Whisper自动语音识别模型。具备约60种语言支持、多语言翻译和多种模型尺寸选择，可在Windows、MacOS、Linux、iOS和Android等平台上高效运行，且无需互联网连接。项目完全开源，支持商业用途，并支持CUDA和Metal加速。

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-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。

yt-whisper - 使用yt-dlp与OpenAI Whisper生成多语言YouTube字幕

GithubPythonWhisperffmpegyt-dlp字幕生成开源项目

该项目结合yt-dlp与OpenAI的Whisper技术，能够高效生成各种YouTube视频的字幕文件。通过简单的命令行操作，可生成VTT文件，并且默认使用small模型即可实现高质量的英文转录。对于其他语言，可选用更大型的模型来提升识别效果。项目还支持将字幕翻译成英文。运行需要Python 3.7或以上版本以及ffmpeg安装。此项目基于MIT许可证开源，详情请参考项目仓库的使用指南。

whisper-youtube - Whisper模型用于YouTube视频的多语言转录和语言识别

GithubGoogle ColabOpenAIWhisperYouTube视频转录开源项目语音识别

Whisper模型用于YouTube视频的多语言转录和语言识别。教程涵盖从Google Colab安装库到在Google Drive中保存转录文件的全过程，并提供GPU优化建议，适合需要高效、精准进行视频转录的用户。

whisper-diarization - 基于OpenAI Whisper的音频转录和说话人分离工具

GithubOpenAI WhisperSpeaker Diarization开源项目语音识别说话人分类音频处理

whisper-diarization项目整合了OpenAI Whisper的语音识别技术和先进的说话人分离方法。该工具首先进行人声提取，然后利用Whisper生成转录文本，并通过WhisperX优化时间戳。结合MarbleNet和TitaNet等技术，它能够准确识别多个说话人，最终输出包含说话人标识的精确转录结果。这一开源解决方案特别适合需要处理多人对话音频的场景，为音频转录和分析提供了强大支持。

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。

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。

faster-whisper-medium - 多语言语音识别与转录的高效开源解决方案

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper多语言开源项目模型模型转换自动语音识别

该项目是基于OpenAI Whisper medium模型转换而来的CTranslate2格式模型，为faster-whisper项目提供支持。支持90多种语言的语音识别和转录功能，性能优异且准确度高。用户可通过faster-whisper轻松实现音频文件的高效转录，获取精确的时间戳和文本输出。模型采用float16量化，计算类型可根据需求灵活调整，适用于多种语音识别应用场景。

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。

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