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RapidASR

开源多模型语音识别框架

RapidASR是一个开源语音识别框架,集成多种模型如Paraformer、WeNet和PaddleSpeech。它支持Python和C++接口,兼容Linux、Windows和Mac系统。该项目结合了语音识别、语音活动检测和标点恢复功能,提供完整的语音转文本流程。RapidASR采用ONNXRuntime推理引擎,支持批量处理,性能稳定且持续更新。其核心代码已并入FunASR,具有良好的扩展性和兼容性。项目还提供详细的文档导航,适用于各种语音识别应用场景,便于开发者快速上手和使用。

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。
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。
dataspeech - 简化语音数据集标注与处理的实用工具
Data-SpeechGithub开源项目数据标注语音AI语音数据集音频转换
Data-Speech是一套用于语音数据集标注的实用脚本工具。它提供简洁代码库,支持音频转换和注释,有助于语音AI模型开发。该工具能重现研究论文中的注释方法,使用自然语言描述标注说话者特征。Data-Speech可处理LibriTTS-R和MLS等数据集,并为Parler-TTS库提供支持。它提供从数据集注释、特征映射到自然语言描述生成的完整工作流程。
whisper-tiny.en - Whisper微调的英文语音识别模型
GithubHuggingfaceWhisper开源项目数据集模型模型训练深度学习语音识别
这是一个基于Whisper-tiny.en模型开发的轻量级语音识别工具,通过Azure数据集训练优化,主要用于英文语音转文本任务。模型采用线性学习率调度和Adam优化器,经过1000步训练后达到44.34%的词错误率。项目采用开源Apache 2.0许可,基于主流深度学习框架开发,便于开发者集成使用。
faster-whisper-large-v1 - CTranslate2模型转换助力高效语音识别
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper large-v1开源开源项目模型模型转换自动语音识别
项目展示如何将openai/whisper-large模型转换为高效的CTranslate2格式,支持多语种语音转录,适合高精度及快速处理场景。
wespeaker - 深度学习声纹识别开源工具包 支持多模型和应用场景
GithubWeSpeaker开源项目深度学习语音处理说话人嵌入学习说话人验证
WeSpeaker是一个开源的说话人嵌入学习工具包,主要用于说话人验证。它支持在线特征提取和加载预提取的kaldi格式特征,提供ResNet和ECAPA-TDNN等多种预训练模型。WeSpeaker具有命令行和Python编程接口,在VoxCeleb和CNCeleb等数据集上表现出色。此外,它还提供说话人分割功能。这个工具包适用于研究和生产环境,为声纹识别领域提供了有力支持。
faster-whisper-large-v3 - 多语言语音识别模型CTranslate2版Whisper large-v3
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
项目提供了OpenAI Whisper large-v3模型的CTranslate2转换版本,为faster-whisper定制优化。支持100多种语言的自动语音识别,具备高效性能和可调节的量化选项。易于整合到Python项目中,能够实现迅速准确的音频转写。这一模型适合多语言场景,是处理语音识别任务的有力工具。
AudioNotes - 音视频转结构化笔记的开源系统
AudioNotesFunASRGithubQwen2开源项目结构化笔记音视频转笔记
AudioNotes是基于FunASR和Qwen2构建的开源音视频转笔记系统。它能提取音视频内容并利用大模型生成结构化markdown笔记,同时支持与内容对话交互。系统提供Docker和本地两种部署方式,方便用户快速获取易读的笔记,提升信息处理效率。
faster-whisper-large-v3-turbo-ct2 - 基于Whisper large-v3的多语言语音识别模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper多语言支持开源项目模型语音识别
这是一个基于OpenAI Whisper large-v3模型优化的CTranslate2版本,专注于高效的语音识别。该模型支持100多种语言的转录,兼具准确性和速度。通过faster-whisper库,可以便捷地进行音频转录。模型采用FP16格式存储,计算类型可灵活调整。这为语音识别应用的开发提供了一个强大的工具。
parakeet-rnnt-1.1b - 高性能英语语音识别模型实现优异音频转文本效果
FastConformerGithubHuggingfaceNeMoTransducer开源项目模型自动语音识别英语语音模型
parakeet-rnnt-1.1b是NVIDIA NeMo和Suno.ai联合开发的英语语音识别模型。基于FastConformer Transducer架构,该模型拥有11亿参数,在64000小时英语语音数据上训练。它能准确将语音转录为小写英文文本,并在多个标准数据集上表现出色。研究人员可通过NeMo工具包使用该模型进行推理或微调,适用于多种语音识别场景。
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