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whisperX

高效准确的长音频自动转录工具

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。

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。
WhisperFusion - WhisperFusion 低延迟高性能的实时AI语音交互系统
GPU加速GithubTensorRT优化WhisperFusion大语言模型实时语音转文字开源项目
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。
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-large-v2 - 多语言语音识别模型 支持高效转录和翻译
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-large-v2是基于OpenAI Whisper large-v2模型转换的CTranslate2格式语音识别模型。该模型支持100多种语言的音频转录和翻译,性能高效且语言覆盖范围广泛。开发者可通过faster-whisper库轻松使用,实现强大的多语言语音处理。模型采用FP16格式保存权重,可在加载时根据需求调整计算类型,适应不同应用场景。
WhisperWizard - macOS智能语音转文字工具 提升写作效率
AI工具AI转录WhisperWizardmacOS应用自定义模板语音转文字
WhisperWizard是专为macOS设计的智能语音转文字工具,利用ChatGPT将口述内容转换为优质书面文字。适用于邮件、文档等多种场景,减少打字错误,节省时间。支持自定义模板,实现例行任务快速处理。提供历史录音快速检索,方便回顾和使用过往内容。这款工具旨在提高写作效率,为macOS用户提供智能语音转文字解决方案。
whisper-youtube - Whisper模型用于YouTube视频的多语言转录和语言识别
GithubGoogle ColabOpenAIWhisperYouTube视频转录开源项目语音识别
Whisper模型用于YouTube视频的多语言转录和语言识别。教程涵盖从Google Colab安装库到在Google Drive中保存转录文件的全过程,并提供GPU优化建议,适合需要高效、精准进行视频转录的用户。
faster-whisper-medium.en - 优化版Whisper语音识别模型集成CTranslate2框架
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别
faster-whisper-medium.en是OpenAI Whisper-medium.en模型的CTranslate2移植版本,专注于英语音频转文本处理。通过CTranslate2框架优化,支持FP16计算类型,提供Python接口实现音频转录功能,输出包含时间戳的文本片段。项目采用MIT许可证开源,主要面向需要语音识别功能的开发场景。
whisper-tiny.en - 支持时间戳转录的轻量级英语语音识别模型
GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWhisper开源项目时间戳模型自动语音识别
基于transformers.js开发的轻量级英语语音识别模型,集成ONNX格式权重实现Web端部署。模型支持基础文本转录、时间戳转录及单词级时间戳标记等功能,通过JavaScript可快速实现音频转文本识别。
whisper-asr-webservice - 基于Whisper的开源语音识别Web服务
DockerGPU支持GithubWhisper ASR开源项目语音识别
whisper-asr-webservice是一个开源的语音识别Web服务,基于OpenAI Whisper模型。它支持OpenAI Whisper和Faster Whisper引擎,提供多语言语音识别、翻译和语言识别功能。项目提供Docker镜像,支持CPU和GPU部署。这个服务具有高性能和易用性,适合各种语音识别应用场景。
whisper-node - 提升本地转录性能的Node.js绑定
GithubJSONNode.jsOpenAIwhisper-node开源项目转录
Whisper-node是OpenAI Whisper的Node.js绑定,支持本地转录,输出格式包括JSON、.txt、.srt和.vtt。该项目经过CPU优化,支持Apple Silicon ARM,并提供单词级精度的时间戳。通过npm可快速安装,并可选下载模型。未来将增加浏览器兼容性、语言检测和说话者识别等新功能。
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