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wordcab-transcribe

开源语音识别与说话人分离API

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。

LiveWhisper - 基于Whisper模型的实时语音转录和语音助手
GithubLiveWhisperWhisper开源项目录音转录语音命令助手语音激活
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。
Transcri - AI多语言音频转文字和字幕生成工具
AI工具协作平台在线编辑器多语言支持字幕生成音频转录
Transcri提供AI驱动的在线音频转文字和字幕生成服务。支持50多种语言的自动转录,可将音频视频快速转换为文本并生成多格式字幕。平台功能包括免费服务、隐私保护、AI校正、多语言翻译、多格式导出和在线编辑。适用于个人和团队的全面音频文字转换解决方案。
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。
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。
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。
whisper-plus - 全面音频处理工具集成语音识别与智能交互
AI模型GithubWhisperPlus开源项目自然语言处理语音转文字
WhisperPlus是一个集成多项功能的开源音频处理工具库。它支持语音转文字、文本摘要和说话人分离等核心功能,并提供YouTube音频下载、多种模型选择以及基于RAG技术的视频内容智能对话能力。此外,WhisperPlus还包含文本转语音和自动字幕生成功能,为开发者提供全面的音频处理解决方案。该项目安装简便,接口灵活,适用于广泛的语音处理应用场景。
WhisperSpeech - 多语言支持的开源文本转语音系统,功能强大并易于定制
GithubWhisperSpeech多语言支持开源模型开源项目文本转语音语音克隆
WhisperSpeech是基于开源Whisper框架开发的文本至语音系统,提供了商业级安全的语音合成解决方案。当前支持英语LibreLight数据集,并计划拓展到多语言支持。用户可通过在线Colab平台体验其高效的语音合成和声音克隆功能。
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。
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。
pyannote-whisper - 整合Whisper和pyannote.audio的语音识别与说话人分割工具
Githubpyannote-whisper开源项目数字化转型语音识别说话人分类采购流程
pyannote-whisper整合了Whisper的自动语音识别和pyannote.audio的说话人分割功能。该工具提供命令行和Python接口,支持多种音频格式的转录和分析。它能生成带时间戳和说话人标识的文本,适用于会议记录和多人访谈分析。pyannote-whisper还可与ChatGPT集成,实现会议总结和观点提取,为语音内容分析提供完整解决方案。
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