whisper-plus

全面音频处理工具集成语音识别与智能交互

WhisperPlus 语音转文字 AI模型自然语言处理开源项目 Github

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。

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介绍相关项目

faster-whisper-small - 优化的Whisper小型模型实现快速多语言语音转文本

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别

faster-whisper-small是OpenAI Whisper小型模型的优化版本，适用于CTranslate2框架。这个模型支持90多种语言的自动语音识别，采用float16量化以提高效率。开发者可通过faster-whisper库轻松集成该模型，适用于多种语音转文本场景。模型具有快速处理能力和广泛的语言覆盖范围，为自动语音识别任务提供了实用的解决方案。

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。

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。

openai-whisper-talk - 多功能语音对话应用

Chat CompletionsEmbeddingsGithubOpenAIWhisperopenai-whisper-talk开源项目

openai-whisper-talk 是一个集成多项 OpenAI 技术的语音对话应用，组合了 Whisper 自动语音识别、Chat Completions 模拟对话、Text-to-Speech 语音合成功能。最新版本引入了时间表管理与长期记忆功能，能添加、修改、删除和检索事件，并保存信息供未来参考。基于 Vue.js 和 Nuxt 构建，实现了个性化互动，让对话更自然流畅。

use-whisper - 适用于OpenAI Whisper API的React Hook，支持语音录制和静音消除

GithubOpenAIReact HookuseWhisper实时转录开源项目语音识别

useWhisper 是一个为 OpenAI Whisper API 提供的 React Hook，具备语音录制、实时转录和静音消除功能。正在开发的 React Native 版本将使移动应用开发更便捷。用户可以通过 npm 或 yarn 安装，并通过丰富的配置和回调函数实现自定义转录。主要依赖项包括 recordrtc、lamejs、ffmpeg、hark 和 axios，是开发者进行语音处理和转录的理想工具。

whisper-obsidian-plugin - Obsidian语音转文字插件，轻松创建笔记

APIGithubObsidian插件OpenAIWhisper开源项目语音转文字

Whisper-obsidian-plugin是一个集成OpenAI Whisper技术的Obsidian插件，可将语音快速转换为文字笔记。该插件支持实时录音和音频文件上传，通过快捷键和命令面板操作。它具有灵活的设置选项，支持多语言识别，允许自定义文件保存路径。这个插件为Obsidian用户提供了一种新的高效笔记创建方式。

whisper-large-v3 - 突破性多语言语音识别与翻译模型

GithubHuggingfaceOpenAIWhisper多语言开源项目模型语音翻译语音识别

Whisper large-v3是OpenAI开发的新一代语音识别和翻译模型,支持100多种语言。相比前代模型,它采用128个梅尔频率通道并新增粤语语言标记,将各语言错误率降低10-20%。模型可用于语音转录和翻译任务,易于集成应用。Whisper large-v3展现出卓越的泛化能力,为语音识别技术带来重大进展。

faster-whisper-tiny.en - 轻量快速的OpenAI Whisper英语语音识别模型

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别

faster-whisper-tiny.en是OpenAI Whisper tiny.en模型的CTranslate2优化版本，专门用于英语语音识别。这个模型提供高效的音频转录功能，支持16位浮点量化，可通过faster-whisper库简单集成。它适合需要快速、精确的英语语音转文本解决方案的开发者，特别是在计算资源有限的场景中表现出色。该模型采用MIT许可证，支持音频处理和自动语音识别任务。

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。

vibe - 离线音视频转录，多语言支持和多格式输出

GithubOpenAI WhisperVibe开源项目批量转录隐私音频转录

Vibe利用开源工具OpenAI Whisper进行离线音视频转录，支持几乎所有语言，保证数据隐私。软件界面友好，支持多种文件格式如SRT、VTT、TXT、HTML、PDF和JSON。Vibe还具备批量转录、多语言翻译和实时预览等功能，适用于Windows、Linux和macOS系统。优化了对CPU和GPU的支持，兼容Nvidia和AMD GPU。用户可以通过命令行接口进行操作，并提供HTTP API文档。其他功能包括系统音频转录、麦克风转录、说话人分割，未来还将支持iOS和Android。

相关项目

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