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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。

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。
RuntimeSpeechRecognizer - 基于OpenAI的Whisper的语音识别项目
GithubOpenAI's WhisperRuntime Speech RecognizerUnreal Engine开源项目语音识别高性能
RuntimeSpeechRecognizer是一个高效的语音识别项目,基于OpenAI的Whisper技术,提供快速且准确的识别。支持英语和多语言(多达100种语言),提供从75 MB到2.9 GB多种模型尺寸。自动下载语言模型,支持将识别的语音翻译成英语,特性可定制,无需静态库或外部依赖,兼容多个平台(Windows、Mac、Linux、Android、iOS等)。
whisperkit-coreml - 针对苹果芯片优化的本地化语音识别开源框架
Apple SiliconCoreMLGithubHuggingfaceWhisperKit开源项目模型设备端语音识别
WhisperKit是一个为苹果芯片设备优化的本地语音识别框架,提供高性能的语音转文本功能。该开源项目托管于GitHub,开发者可以通过Hugging Face上的基准测试评估其在实际设备上的表现。WhisperKit使iOS和macOS应用能够实现先进的本地语音识别,无需依赖云服务。
faster-whisper-base - 多语言自动语音识别与转录效率提升的开源工具
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换自动语音识别
faster-whisper-base是将OpenAI的Whisper-base模型转换为CTranslate2格式的项目,支持多语言自动语音识别。模型保留FP16精度,用户可以通过CTranslate2的compute_type选项进行模型类型调整,适合需要高效语音转录的应用。
faster-whisper-large-v2 - 基于Whisper large-v2的高效多语言语音转文本模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
该项目是OpenAI Whisper large-v2模型的CTranslate2转换版本,旨在提供高效的自动语音识别功能。支持超过100种语言,通过faster-whisper库实现简便调用。模型采用FP16格式存储,支持运行时计算类型调整,以优化性能。这一工具能够快速准确地完成语音到文本的转换,适用于多种应用场景,为开发者提供了强大的语音识别解决方案。
whisper-tiny - Whisper-Tiny转Ratchet格式的跨平台语音识别模型
GithubHuggingfaceRatchetWhisperopenai开源项目模型转换
Whisper-Tiny通过转换为Ratchet格式,在多平台上提供了一种高效的语音识别解决方案。此项目采用GGML转换技术,增强了模型在不同环境中的适应性和处理效率,对开发者与用户来说更具实用价值。项目遵循Apache-2.0开源许可,适合开发者广泛应用和改进。
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。
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。
whishper - 开源本地音频转录和字幕编辑工具
GPU支持GithubWhishper字幕编辑开源项目本地化音频转录
Whishper是一款开源的本地音频转录和字幕编辑工具,提供全面的网页界面。支持从多种媒体转录为文本,下载多种格式的转录文件,并翻译转录内容。强大的字幕编辑器具备多项编辑功能,所有操作均可在本地进行,无需网络连接。支持NVIDIA GPU加速和CPU运行,安装便捷。
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。
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