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whispercpp

Python绑定实现高效语音识别

whispercpp是一个基于Pybind11的whisper.cpp Python绑定库,为开发者提供高效的语音识别功能。该库支持快速加载预训练模型、转录音频文件,并具有实验性的流式转录功能。whispercpp提供简洁的API接口,方便快速集成whisper.cpp的功能。它还遵循XDG Base Directory规范,确保合理的文件管理。这个项目为Python开发者提供了便捷的方式来使用whisper.cpp的强大语音识别能力。

SwiftWhisper - 利用whisper.cpp为应用或软件包添加语音转录功能
APIGithubSwiftSwiftWhisperWhisper开源项目转录
SwiftWhisper利用whisper.cpp为应用或软件包添加语音转录功能。通过Swift Package Manager或Xcode进行安装,支持多种平台和Swift版本。提供详细的API文档和CoreML支持,通过AudioKit将音频转换成16kHz PCM格式,是高效语音转录的理想选择。
faster-whisper - 基于CTranslate2对OpenAI的Whisper模型的重新实现
CTranslate2GithubOpenAI Whisper模型faster-whisper开源项目性能比较热门音频转录
faster-whisper是对OpenAI的Whisper模型的重新实现,基于CTranslate2,这是一个针对Transformer模型的高速推理引擎。该实现在保持相同准确率的前提下,速度比openai/whisper快4倍,内存使用也更少。另外,通过在CPU和GPU上使用8位量化,可以进一步提高效率。该项目适用于需要快速、高效语音转写的场景,特别是处理大量语音数据时的实时应用。
whisper_streaming - 基于Whisper的实时语音转录和翻译开源系统
GithubWhisper多语言实时转录开源项目流式处理语音识别
whisper_streaming是基于Whisper模型的实时语音转录和翻译系统。该项目采用本地协议和自适应延迟实现流式转录,在长篇未分段语音测试中实现高质量转录,延迟仅3.3秒。系统提供多种后端选择,支持GPU加速,适用于多语言会议实时转录。项目还提供灵活API,便于开发者集成到不同应用场景。
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。
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。
whisper-clip - 一键音频转文本,自动保存到剪贴板
GithubOpenAIWhisperClip剪贴板开源项目自动转录音频转录
WhisperClip是一款自动转录音频并将文本直接保存至剪贴板的工具。只需点击按钮即可将口语转换为书面文本。应用支持Python 3.8及以上版本,使用OpenAI的Whisper技术,无论GPU还是CPU都能选择合适的模型以确保最佳性能。用户可以提供反馈并参与改进项目。
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。
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。
insanely-fast-whisper-api - 音频转文字的高速开源API,支持GPU云部署与并发处理
DockerGithubJigsawStackWhisper API开源开源项目转换音频
这是一款基于OpenAI Whisper Large v3的API,能够高速将音频转录为文字。此开源项目支持在任意支持GPU的云提供商上部署,内置说话人分离功能,提供易用的Fast API层、异步后台任务和Webhooks,优化了并发处理。支持任务管理、取消与状态查询,拥有安全的管理员认证访问。通过Docker可以轻松部署到包括Fly.io在内的多种VM环境,实现高效的生产用途。
WhisperKit - Swift语音识别框架实现Apple设备本地推理
Apple设备CoreMLGithubSwiftWhisperKit开源项目语音识别
WhisperKit是一个集成OpenAI Whisper模型和Apple CoreML框架的Swift语音识别包。该框架支持Apple设备上的本地推理,具有自动选择适用模型、自定义模型部署等功能。WhisperKit提供音频转录API和命令行工具,便于开发者使用和测试。作为开源项目,WhisperKit欢迎社区贡献,不断优化其性能和功能。
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