Whisper-Finetune

语音识别模型的高效微调与加速

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。

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介绍相关项目

distil-medium.en - 高效快速的英语语音识别模型

Distil-WhisperGithubHuggingfaceTransformers开源项目推理加速模型模型压缩语音识别

Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的压缩版，专为英语语音识别优化。该模型速度提升6倍，体积减少49%，性能仅下降1% WER。通过教师-学生蒸馏法在22,000小时多样化音频数据上训练，可直接替代Whisper用于短长音频转录，支持流式处理。

openai-whisper-api - 多功能开源语音转文字API，支持多语言和多任务

DockerGithubNode.jsOpenAI Whisper APITypescript开源项目语音识别

OpenAI Whisper API是一种开源AI模型微服务，采用OpenAI先进的语音识别技术，支持多语言识别、语言识别和语音翻译。该服务基于Node.js、Bun.sh和Typescript构建，可在无依赖的Docker环境中运行，适用于语音和语言相关的应用。无论是转录语音消息、改进系统性能，还是探索Whisper API的功能，这都是一个强大的工具，且采用MIT许可证，开发者可以轻松使用。

whisper-plus - 全面音频处理工具集成语音识别与智能交互

AI模型GithubWhisperPlus开源项目自然语言处理语音转文字

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。

whisper-timestamped - 多语言语音识别工具，支持单词时间戳和置信度评分

GithubOpenAIwhisper-timestamped信心评分开源项目时间戳语音识别

whisper-timestamped 是一个增强型多语言语音识别工具，基于 OpenAI 的 Whisper 模型，通过动态时间规整(DTW)技术预测单词时间戳，并附带置信度评分。该扩展兼容所有 Whisper 版本，优化内存使用，适用于处理长音频文件。此外，还支持在运行 Whisper 模型前进行语音活动检测(VAD)，有效降低训练数据中的误差。whisper-timestamped 可提高识别准确度，尤其适用于包含语音卡顿或填充词的情景。

faster-distil-whisper-medium.en - 基于CTranslate2的Whisper medium.en模型语音识别工具

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换语音识别

该项目将distil-whisper/distil-medium.en模型转换为CTranslate2格式，用于英语语音识别。通过faster-whisper库，实现了高效的音频转录功能。项目提供简洁的Python接口，支持FP16模型权重，并允许灵活选择计算类型。这种优化使得该工具适用于各种需要快速、准确英语语音识别的应用场景。

WhisperKit - Swift语音识别框架实现Apple设备本地推理

Apple设备CoreMLGithubSwiftWhisperKit开源项目语音识别

WhisperKit是一个集成OpenAI Whisper模型和Apple CoreML框架的Swift语音识别包。该框架支持Apple设备上的本地推理，具有自动选择适用模型、自定义模型部署等功能。WhisperKit提供音频转录API和命令行工具，便于开发者使用和测试。作为开源项目，WhisperKit欢迎社区贡献，不断优化其性能和功能。

whisper_streaming - 基于Whisper的实时语音转录和翻译开源系统

GithubWhisper多语言实时转录开源项目流式处理语音识别

whisper_streaming是基于Whisper模型的实时语音转录和翻译系统。该项目采用本地协议和自适应延迟实现流式转录,在长篇未分段语音测试中实现高质量转录,延迟仅3.3秒。系统提供多种后端选择,支持GPU加速,适用于多语言会议实时转录。项目还提供灵活API,便于开发者集成到不同应用场景。

RuntimeSpeechRecognizer - 基于OpenAI的Whisper的语音识别项目

GithubOpenAI's WhisperRuntime Speech RecognizerUnreal Engine开源项目语音识别高性能

RuntimeSpeechRecognizer是一个高效的语音识别项目，基于OpenAI的Whisper技术，提供快速且准确的识别。支持英语和多语言（多达100种语言），提供从75 MB到2.9 GB多种模型尺寸。自动下载语言模型，支持将识别的语音翻译成英语，特性可定制，无需静态库或外部依赖，兼容多个平台（Windows、Mac、Linux、Android、iOS等）。

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。

whisper.api - 开源自托管语音转文字API项目

API密钥GithubWhisper API开源项目自托管语音转文本

whisper.api是一个开源的自托管语音转文字API项目，基于微调的Whisper ASR模型。项目提供HTTP API接口，支持用户级API密钥管理，并采用量化模型优化，实现高效推理。其开源特性便于自定义和私有部署，适用于各类需要语音识别功能的应用场景。

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