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StarWhisper

语言、时序与多模态框架

StarWhisper项目由国家天文台人工智能工作组支持,涵盖语言模型、时序模型和多模态模型。通过改进训练方法,该项目提升了天文物理、代码与Agent能力,并发布了基于大模型的光变曲线数据处理方法。项目还实现了多模态多任务框架与望远镜控制系统的对接,探索了多模态在天文学领域的应用可能。

PhoWhisper-large - 越南语自动语音识别模型PhoWhisper
GithubHuggingfacePhoWhisperWhisper开源项目机器学习模型语音识别越南语
PhoWhisper是一个基于多语言Whisper模型开发的越南语语音识别系统,提供五个不同版本。该模型通过844小时的多方言越南语数据集训练,适用于越南语音转文字、字幕生成等应用场景。在越南语ASR基准测试中表现优异,项目论文已被ICLR 2024收录。
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。
docker-whisperX - 优化Docker镜像的WhisperX语音识别与转录解决方案
DockerGPU支持GithubWhisperX开源项目模型构建语音识别
docker-whisperX项目优化了WhisperX语音识别工具的Docker镜像构建流程。该项目实现了175个10GB大小Docker镜像的并行构建,提供多种预构建镜像和自定义选项,支持不同语言和模型。用户可通过GPU加速,获得包含逐字时间戳和说话人分离的高质量语音转文字结果。
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 - 跨平台音频转文本开源项目
FFMPEGGithubWhisperWhisper.cppopen source开源项目音频转文字
Whisper是OpenAI开发的开源项目,使用whisper.cpp和FFMPEG将音频转换为WAV格式并提取文本。项目支持客户端和服务器端运行,无需互联网。目前代码和文档正在优化,接受捐赠以支持持续更新。适用于Android、Linux、Windows、iOS和macOS系统,安装和使用便捷,提供详尽文档和丰富资源。
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。
tiny-random-whisper - 轻量级随机耳语模型为语音识别提供高效解决方案
Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源许可开源项目模型知识产权软件协议
tiny-random-whisper是一个轻量级随机耳语模型,用于语音识别。该项目采用随机化技术,在保持小型模型体积的同时实现良好的识别性能。适用于资源受限设备和快速部署场景,为开发者提供灵活的语音识别工具。
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。
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。
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。
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