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whisper-obsidian-plugin

Obsidian语音转文字插件，轻松创建笔记

语音转文字Obsidian插件OpenAIWhisperAPIGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
decipher - 自动生成视频字幕
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Decipher利用OpenAI的Whisper技术，通过自动转录生成视频字幕，消除手动转录的繁琐过程。支持Google Colab和手动安装，提供易用性和高鲁棒性。Whisper基于68万小时的多语言数据训练，能够处理多种口音和背景噪音，适用于技术语言。Decipher通过GUI和命令行界面，简化字幕添加流程，提升视频的可访问性。
obsidian-omnisearch - 为Obsidian打造的高效智能搜索引擎
GithubObsidianOmnisearch开源项目插件搜索引擎文档查找
Omnisearch是Obsidian的智能搜索引擎插件，采用BM25算法和智能权重系统实现即时相关结果展示。支持笔记、PDF和图片搜索，具备防错别字和文件类型过滤功能。插件提供快速切换器式工作流和键盘优先操作，显著提升笔记检索效率。此外，其可选的本地HTTP服务器功能允许从Obsidian外部进行查询，扩展了应用场景。
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-tiny - Whisper-Tiny转Ratchet格式的跨平台语音识别模型
GithubHuggingfaceRatchetWhisperopenai开源项目模型转换
Whisper-Tiny通过转换为Ratchet格式，在多平台上提供了一种高效的语音识别解决方案。此项目采用GGML转换技术，增强了模型在不同环境中的适应性和处理效率，对开发者与用户来说更具实用价值。项目遵循Apache-2.0开源许可，适合开发者广泛应用和改进。
Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别
Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调，支持多种数据类型的训练，并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外，项目提供了跨平台应用和服务器部署方案，为语音识别应用开发提供了全面支持。
WAAS - OpenAI Whisper驱动的在线音频转录服务
AI工具APIGUIOpenAI WhisperWaaS语音转文字
WAAS是基于OpenAI Whisper技术的音频转录服务平台。它提供图形界面和API接口,支持音频和视频文件转录。转录结果可通过电子邮件获取,包括Jojo、SRT和纯文本格式。平台集成了在线编辑器,方便直接修正转录内容。WAAS支持多种转录模型和语言,具备队列管理和webhook回调功能,是一个全面的音频转录解决方案。
stt - 高效离线本地语音识别工具，基于fast-whisper模型，支持多种输出格式
CUDA加速Githubfast-whisper开源项目文本输出本地部署热门语音识别
这款语音识别工具可在本地离线运行，基于开源的fast-whisper模型，可将视频和音频中的人声快速转换为文字。支持输出json、srt及纯文本格式，无需联网，确保隐私安全，与openai语音识别接口准确率相当。用户可便捷下载预编译版本，或自行部署源码，支持多种操作系统。此外，还提供API接口，适合开发者使用。支持CUDA加速，优化处理速度。
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。
WhisperS2T - 高效多后端语音识别管道 实现快速精准转录
GithubWhisperS2T优化管道多后端支持开源项目语音转文本高速推理
WhisperS2T是一个为Whisper模型优化的开源语音识别管道，提供更快的转录速度。它支持OpenAI原始模型、HuggingFace模型和CTranslate2模型等多种推理引擎。该项目具有集成自定义VAD模型、智能处理音频文件、支持多语言和多任务批处理等特点，并能有效减少幻觉输出。WhisperS2T在保持高准确度的同时大幅提升转录速度，为用户提供高效的语音识别解决方案。
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。
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