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faster-distil-whisper-large-v3

基于CTranslate2的Whisper语音识别优化模型

基于distil-whisper/distil-large-v3的CTranslate2转换模型,专注于提升语音识别效率。模型采用FP16格式存储权重,支持多语言转录功能,可灵活调整计算类型。项目提供完整的使用示例和转换文档,方便开发者快速集成和部署。

wordcab-transcribe - 开源语音识别与说话人分离API
APIGithubWordcab Transcribefaster-whisper开源项目语音识别音频转录
Wordcab Transcribe是一个基于FastAPI的开源语音识别API。它使用faster-whisper进行音频转录,自动调谐谱聚类技术实现说话人分离。该项目具有处理速度快、易于部署、支持批量请求等特点,可通过本地开发或Docker部署。API支持音频文件和YouTube视频的转录,适用于商业用途。
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。
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-node - 提升本地转录性能的Node.js绑定
GithubJSONNode.jsOpenAIwhisper-node开源项目转录
Whisper-node是OpenAI Whisper的Node.js绑定,支持本地转录,输出格式包括JSON、.txt、.srt和.vtt。该项目经过CPU优化,支持Apple Silicon ARM,并提供单词级精度的时间戳。通过npm可快速安装,并可选下载模型。未来将增加浏览器兼容性、语言检测和说话者识别等新功能。
openai-whisper - Next.js实现的自动语音识别,支持实时转录和录音回放
GithubNext.jsopenai-whisper实时转录开源项目自动化转录语音识别
本项目是基于OpenAI Whisper的自动语音识别系统webapp,使用Next.js框架开发。它能自动录音并上传至服务器进行转录和翻译,然后将结果返回前端。支持录音回放以验证输出效果,同时可通过设置消除背景噪音和调整录音暂停时间。项目仍在开发中,提供多种配置选项,适合需要快速实现语音转录功能的开发者。
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。
WhisperUI - 多语言支持的高效语音转文字工具
AI工具API密钥OpenAI Whisper多语言支持语音转文字转录
WhisperUI是一款基于先进语音识别技术的转文字工具。支持多种音频格式,可快速将语音转换为文本和SRT字幕。具备多语言转录功能,转录准确度高,抗干扰能力强。提供免费基础功能和付费高级特性。适用于多种场景的音频转文字需求,是一个便捷、经济的语音识别解决方案。
wav2vec2-large-lv60 - 深度学习实现高性能语音识别 仅需少量标记数据
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习语音识别语音预训练音频处理
Wav2Vec2是Facebook开发的语音预训练模型,通过无监督学习从原始音频中提取语音特征。该模型在大规模未标注数据上预训练后,能够以极少量的标注数据实现高性能语音识别。在LibriSpeech测试集上,全量标注数据训练可达1.8/3.3词错率;仅用1小时标注数据即超过先前100小时数据的最佳结果;10分钟标注数据也能实现4.8/8.2词错率。Wav2Vec2为低资源环境下的高质量语音识别提供了新的可能性。
Whisper-transcription_and_diarization-speaker-identification- - 使用OpenAI Whisper进行音频转录和说话人识别的完整教程
GithubOpenAIWhisperdiarization人工智能开源项目音频转录
本教程详细介绍如何使用OpenAI Whisper进行音频转录和说话人识别,并结合pyannote-audio进行对话分析。学习如何准备音频、区分说话人,并将结果与转录文本匹配,实现智能音频分析。
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。
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