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whisper-large-v3-turbo

精简版Whisper语音识别系统的突破性进展

Whisper large-v3-turbo通过模型蒸馏技术对原版Whisper进行优化,将解码层从32减少到4层,在仅造成轻微性能损失的情况下显著提升了处理速度。该模型继承了Whisper优秀的多语言处理能力,支持超过100种语言的语音识别和翻译任务,能够适应不同场景的音频输入。基于高效的架构设计,此模型在降低计算资源需求的同时保持了稳定的识别准确率。

whisperX - 高效准确的长音频自动转录工具
GithubWhisperX对齐开源项目时间戳语音识别说话人分离
WhisperX是一款基于Whisper的开源自动语音识别工具,通过强制音素对齐和语音活动批处理技术,实现了高达70倍实时的转录速度。它提供精确的单词级时间戳和说话人分离功能,适用于长音频的高效转录和分析。WhisperX在保持高转录质量的同时,显著提升了时间戳的准确性,为音频处理领域带来了新的可能。
yt-whisper - 使用yt-dlp与OpenAI Whisper生成多语言YouTube字幕
GithubPythonWhisperffmpegyt-dlp字幕生成开源项目
该项目结合yt-dlp与OpenAI的Whisper技术,能够高效生成各种YouTube视频的字幕文件。通过简单的命令行操作,可生成VTT文件,并且默认使用small模型即可实现高质量的英文转录。对于其他语言,可选用更大型的模型来提升识别效果。项目还支持将字幕翻译成英文。运行需要Python 3.7或以上版本以及ffmpeg安装。此项目基于MIT许可证开源,详情请参考项目仓库的使用指南。
wav2vec2-large-xlsr-53 - 突破性多语言语音识别模型 适用低资源语言场景
GithubHuggingfaceWav2Vec2-XLSR-53多语言模型开源项目模型深度学习语音识别预训练模型
Wav2Vec2-XLSR-53是一款基于wav2vec 2.0架构的多语言语音识别模型。该模型通过在53种语言的原始音频上预训练,学习跨语言语音表示。在CommonVoice和BABEL等基准测试中,Wav2Vec2-XLSR-53显著优于单语言模型,特别适合低资源语言的语音识别任务。这一开源项目为研究人员提供了强大工具,有助于推动低资源语言语音理解的进展。
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-web - 浏览器端实时语音识别技术
GithubTransformers.jsWebGPUWhisper Web开源项目浏览器应用语音识别
Whisper Web是一个基于机器学习的浏览器端语音识别项目。它利用 Transformers.js 技术,在客户端实现实时语音处理,无需服务器支持。该项目提供在线演示和本地部署选项,并正在开发 WebGPU 支持以提高性能。Whisper Web 展示了 Web 技术在语音识别领域的应用潜力,为开发者提供了一个便捷的语音识别解决方案。
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-website - 通过Whisper模型实现本地语音转文字
DockerGithubWhisper开源项目本地部署虚拟环境语音转文字
本页面介绍了如何通过Whisper模型将语音转换为文字,包括在本地环境和Docker中的部署方法。提供克隆项目代码、配置虚拟环境或Docker镜像的详细步骤,帮助用户快速启动和测试Whisper模型在本地的运行效果。
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。
whisper.api - 开源自托管语音转文字API项目
API密钥GithubWhisper API开源项目自托管语音转文本
whisper.api是一个开源的自托管语音转文字API项目,基于微调的Whisper ASR模型。项目提供HTTP API接口,支持用户级API密钥管理,并采用量化模型优化,实现高效推理。其开源特性便于自定义和私有部署,适用于各类需要语音识别功能的应用场景。
whisper-playground - 多语言实时语音转文字程序的快速搭建指南
CondaDiartGithubHugging FacePyannoteWhisper Playground开源项目
借助faster-whisper、Diart和Pyannote,构建支持99种语言的实时语音转文字应用程序。可以通过在线演示版直接体验,并依据清晰的设置指南迅速启动。该项目支持调整多种参数如模型大小、语言选择和转录方法,优化转录体验。项目依赖于Hugging Face Hub上的Pyannote模型,需先接受相应使用条款。提供详细的安装步骤和故障排查指导,方便解决常见问题。
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