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介绍相关项目

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。

whispercpp - Python绑定实现高效语音识别

GithubPybind11Python绑定whisper.cppwhispercpp开源项目语音转文字

whispercpp是一个基于Pybind11的whisper.cpp Python绑定库，为开发者提供高效的语音识别功能。该库支持快速加载预训练模型、转录音频文件，并具有实验性的流式转录功能。whispercpp提供简洁的API接口，方便快速集成whisper.cpp的功能。它还遵循XDG Base Directory规范，确保合理的文件管理。这个项目为Python开发者提供了便捷的方式来使用whisper.cpp的强大语音识别能力。

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-clip - 一键音频转文本，自动保存到剪贴板

GithubOpenAIWhisperClip剪贴板开源项目自动转录音频转录

WhisperClip是一款自动转录音频并将文本直接保存至剪贴板的工具。只需点击按钮即可将口语转换为书面文本。应用支持Python 3.8及以上版本，使用OpenAI的Whisper技术，无论GPU还是CPU都能选择合适的模型以确保最佳性能。用户可以提供反馈并参与改进项目。

WhisperIt - 语音转文字与AI结合的智能写作工具

AI写作AI工具WhisperIt生产力工具语音转文字隐私保护

WhisperIt结合语音听写和人工智能技术，旨在提高写作效率。该工具具备实时语音转文字功能，并通过AI进行上下文编辑和格式化。支持多种AI模型集成，包括自托管选项，确保数据隐私和安全。WhisperIt提供智能自动完成和多格式导出等功能，适合个人和企业用户使用。作为一款注重隐私和效率的现代写作工具，WhisperIt致力于简化文档创建和编辑流程。

whisper.unity - 本地语音识别与多语言翻译工具

ASRGithubOpenAIUnitywhisper.cppwhisper.unity开源项目

whisper.unity项目为Unity3d提供了whisper.cpp的绑定，支持在本地运行OpenAI Whisper自动语音识别模型。具备约60种语言支持、多语言翻译和多种模型尺寸选择，可在Windows、MacOS、Linux、iOS和Android等平台上高效运行，且无需互联网连接。项目完全开源，支持商业用途，并支持CUDA和Metal加速。

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。

tiny-random-whisper - 轻量级随机耳语模型为语音识别提供高效解决方案

Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源许可开源项目模型知识产权软件协议

tiny-random-whisper是一个轻量级随机耳语模型，用于语音识别。该项目采用随机化技术，在保持小型模型体积的同时实现良好的识别性能。适用于资源受限设备和快速部署场景，为开发者提供灵活的语音识别工具。

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。

whisper-diarization - 基于OpenAI Whisper的音频转录和说话人分离工具

GithubOpenAI WhisperSpeaker Diarization开源项目语音识别说话人分类音频处理

whisper-diarization项目整合了OpenAI Whisper的语音识别技术和先进的说话人分离方法。该工具首先进行人声提取，然后利用Whisper生成转录文本，并通过WhisperX优化时间戳。结合MarbleNet和TitaNet等技术，它能够准确识别多个说话人，最终输出包含说话人标识的精确转录结果。这一开源解决方案特别适合需要处理多人对话音频的场景，为音频转录和分析提供了强大支持。

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