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WhisperFusion

WhisperFusion 低延迟高性能的实时AI语音交互系统

WhisperFusion是一个开源项目,结合WhisperLive和WhisperSpeech技术,集成Mistral大语言模型,实现实时语音转文本和智能对话。项目采用TensorRT引擎优化模型性能,使用torch.compile加速处理,在RTX 4090 GPU上实现低延迟对话。通过Docker Compose简化部署,方便开发者快速搭建AI语音交互系统。

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。
whisper.unity - 本地语音识别与多语言翻译工具
ASRGithubOpenAIUnitywhisper.cppwhisper.unity开源项目
whisper.unity项目为Unity3d提供了whisper.cpp的绑定,支持在本地运行OpenAI Whisper自动语音识别模型。具备约60种语言支持、多语言翻译和多种模型尺寸选择,可在Windows、MacOS、Linux、iOS和Android等平台上高效运行,且无需互联网连接。项目完全开源,支持商业用途,并支持CUDA和Metal加速。
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。
insanely-fast-whisper - 高效率开源语音转录命令行工具
AI模型CLI工具GithubWhisper开源项目性能优化语音转录
Insanely Fast Whisper是一款开源的高性能语音转录命令行工具,基于Transformers、Optimum和Flash Attention技术。该工具支持OpenAI的Whisper Large v3模型,能够在98秒内处理150分钟的音频。通过Flash Attention 2和批处理等优化,大幅提升了转录效率。适用于NVIDIA GPU和Mac设备,用户可通过简单的命令实现快速准确的音频转录。
openai-whisper-api - 多功能开源语音转文字API,支持多语言和多任务
DockerGithubNode.jsOpenAI Whisper APITypescript开源项目语音识别
OpenAI Whisper API是一种开源AI模型微服务,采用OpenAI先进的语音识别技术,支持多语言识别、语言识别和语音翻译。该服务基于Node.js、Bun.sh和Typescript构建,可在无依赖的Docker环境中运行,适用于语音和语言相关的应用。无论是转录语音消息、改进系统性能,还是探索Whisper API的功能,这都是一个强大的工具,且采用MIT许可证,开发者可以轻松使用。
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。
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。
WhisperS2T - 高效多后端语音识别管道 实现快速精准转录
GithubWhisperS2T优化管道多后端支持开源项目语音转文本高速推理
WhisperS2T是一个为Whisper模型优化的开源语音识别管道,提供更快的转录速度。它支持OpenAI原始模型、HuggingFace模型和CTranslate2模型等多种推理引擎。该项目具有集成自定义VAD模型、智能处理音频文件、支持多语言和多任务批处理等特点,并能有效减少幻觉输出。WhisperS2T在保持高准确度的同时大幅提升转录速度,为用户提供高效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。
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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