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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-large-v1 - CTranslate2模型转换助力高效语音识别
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper large-v1开源开源项目模型模型转换自动语音识别
项目展示如何将openai/whisper-large模型转换为高效的CTranslate2格式,支持多语种语音转录,适合高精度及快速处理场景。
faster-whisper-base - 多语言自动语音识别与转录效率提升的开源工具
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换自动语音识别
faster-whisper-base是将OpenAI的Whisper-base模型转换为CTranslate2格式的项目,支持多语言自动语音识别。模型保留FP16精度,用户可以通过CTranslate2的compute_type选项进行模型类型调整,适合需要高效语音转录的应用。
faster-whisper-large-v2 - 基于Whisper large-v2的高效多语言语音转文本模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
该项目是OpenAI Whisper large-v2模型的CTranslate2转换版本,旨在提供高效的自动语音识别功能。支持超过100种语言,通过faster-whisper库实现简便调用。模型采用FP16格式存储,支持运行时计算类型调整,以优化性能。这一工具能够快速准确地完成语音到文本的转换,适用于多种应用场景,为开发者提供了强大的语音识别解决方案。
whisper-turbo - 基于WebGPU的浏览器端语音转文字引擎
GithubWebGPUWhisper Turbo开源项目浏览器语音识别跨平台
Whisper Turbo是一个基于WebGPU技术的开源语音识别项目,专门为浏览器和Electron应用设计。这款跨平台工具能在客户端高效执行语音转文字任务,目前支持Windows和MacOS上的Chromium浏览器。项目提供在线演示和详细文档,其核心由Rust编写的Ratchet库提供支持,确保了卓越的性能表现。
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。
Whisper-TikTok - 智能化TikTok视频自动生成工具
AI视频生成GithubWhisper-TikTok开源项目文字转语音自动字幕语音转文字
Whisper-TikTok是一个开源项目,集成了Edge TTS、OpenAI-Whisper和FFMPEG技术,用于自动生成TikTok视频。该工具可以从音频文件生成转录,使用Microsoft Edge Cloud TTS API添加配音,并支持自定义背景视频和字幕样式。项目提供Web应用和命令行界面,方便用户创建TikTok内容。Whisper-TikTok为内容创作者提供了自动化视频生成的解决方案。
faster-whisper-tiny - CTranslate2格式Whisper小型模型实现多语言语音识别
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型自然语言处理语音识别
该项目将OpenAI Whisper小型模型转换为CTranslate2格式,支持100多种语言的语音识别。适用于CTranslate2及其衍生项目如faster-whisper,能高效进行自动语音识别。开发者可通过简单的Python代码实现音频转录,得到包含时间戳的文本段落。模型采用FP16格式存储,可在加载时灵活调整计算类型,为语音识别应用提供了高效且可定制的解决方案。
faster-whisper-large-v3-turbo-ct2 - 基于Whisper large-v3的多语言语音识别模型
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper多语言支持开源项目模型语音识别
这是一个基于OpenAI Whisper large-v3模型优化的CTranslate2版本,专注于高效的语音识别。该模型支持100多种语言的转录,兼具准确性和速度。通过faster-whisper库,可以便捷地进行音频转录。模型采用FP16格式存储,计算类型可灵活调整。这为语音识别应用的开发提供了一个强大的工具。
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。
whispering-ui - 多功能实时语音处理开源应用
AI模型GithubWhispering Tiger UI实时翻译开源工具开源项目语音转写
Whispering Tiger UI是一个开源项目,提供原生用户界面来控制Whispering Tiger应用。它能够处理实时音频流和游戏画面,进行转录和翻译,并通过WebSocket或OSC将结果输出到浏览器或VRChat。核心功能涵盖语音转文字、文本翻译、文字转语音和图像识别。该工具支持插件扩展,界面友好,适合不同经验水平的用户使用。
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