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faster-whisper-medium

CTranslate2优化的Whisper medium模型支持多语言音频处理

这是OpenAI Whisper medium模型的CTranslate2优化版本,支持100多种语言的音频转录和识别。模型采用float16量化,通过faster-whisper库易于集成。它具有高效的推理速度和较小的内存占用,适合快速、准确处理多语言音频的应用场景。用户可根据需求调整计算类型,平衡性能和资源消耗。该模型为开发者提供了灵活、高效的多语言音频处理解决方案。

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。
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。
wordcab-transcribe - 开源语音识别与说话人分离API
APIGithubWordcab Transcribefaster-whisper开源项目语音识别音频转录
Wordcab Transcribe是一个基于FastAPI的开源语音识别API。它使用faster-whisper进行音频转录,自动调谐谱聚类技术实现说话人分离。该项目具有处理速度快、易于部署、支持批量请求等特点,可通过本地开发或Docker部署。API支持音频文件和YouTube视频的转录,适用于商业用途。
faster-whisper-GUI - 多功能GUI软件,支持语音识别与文件转录
GithubPySide6faster-whisper-GUIwhisperX开源项目模型下载音频转写
faster-whisper-GUI,一个带有PySide6技术的GUI软件,支持whisperX、Demucs等音频处理模型。用户可以从软件中下载、转换模型,设置VAD与whisper模型参数,支持多种文件格式转录。软件界面可多语言操作,并严格遵守法律法规。
whisper-vits-svc - 基于VITS的端到端歌声转换开源项目
AIGithubPyTorchVITS开源项目深度学习语音转换
whisper-vits-svc是一个开源的端到端歌声转换项目,基于VITS模型架构。该项目支持多说话人转换,可混合创建新音色,并能处理带轻伴奏的声音。它集成了Whisper、BigVGAN等技术,提高了抗噪性和音质。项目面向深度学习入门者,需要Python和PyTorch基础。目前不支持实时转换,训练需要至少6GB显存。
hf-seamless-m4t-medium - 多语言翻译与语音识别的统一模型
GithubHugging FaceHuggingfaceSeamlessM4T多语言翻译开源项目文本到语音模型语音识别
SeamlessM4T是一款多语言模型,支持101种语言的语音输入、196种语言的文本处理和35种语言的语音输出。它能进行语音到语音、语音到文本、文本到语音及文本到文本的翻译。最新的SeamlessM4T v2在翻译质量和生成速度上均有改善,为需要高效语音处理和文本翻译的场景提供了解决方案。
kotoba-whisper-v2.1 - 日语语音识别模型优化版:提升精度和功能
GithubHugging FaceHuggingfaceKotoba-Whisper开源项目日语模型自然语言处理语音识别
Kotoba-Whisper-v2.1是一款基于Whisper的日语语音识别模型。该模型通过集成额外的后处理功能,如添加标点符号,提高了识别准确度。在多个日语语音数据集上,其表现超越了原版Whisper模型。模型支持使用Transformers库进行推理,并可选用Flash Attention 2等技术优化性能。
FreeSubtitles.Ai - 高精度音视频转录与多语言翻译工具
AI工具Whisper模型多语言支持文件处理翻译服务语音转文字
FreeSubtitles.Ai提供音频和视频转文字服务,支持自动翻译功能。平台采用Whisper模型进行转录,结合M2M_100、DeepL和Yandex提供翻译服务。支持91种语言翻译,免费版可处理300MB文件(时长1小时),付费版可处理10GB文件(时长10小时)。该工具为音视频内容的多语言处理提供了全面的解决方案。
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。
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