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开源AI语音识别技术

Whisper是OpenAI开发的开源AI语音识别系统,支持多种语言和平台,具备高精度和实时处理能力,并适用于开发者和企业进行高效集成。

Stage-Whisper - 跨平台免费开源音频转录工具
GithubStage-WhisperWhisper应用程序开源开源项目音频转录
Stage Whisper是一款免费开源的音频转录应用,基于OpenAI的Whisper模型,提供精确的音频文件转录。它拥有直观的图形界面,用户可以轻松存储和编辑转录内容。该项目旨在让非技术用户也能方便地使用Whisper的强大功能。适用于MacOS、Windows和Linux多平台,目前正进行重大改进,测试版即将发布。
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。
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。
whisper.rn - React Native环境中的Whisper自动语音识别模型的高性能实现
GithubReact Nativewhisper.cppwhisper.rn开源项目自动语音识别音频转录
whisper.rn是React Native环境中OpenAI的Whisper自动语音识别模型的高性能实现,支持iOS和Android平台,具备实时转录功能,并集成Core ML和NDK优化。项目提供详细的安装与使用指南及实用技巧,适合在移动应用中集成语音识别功能。
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。
whishper - 开源本地音频转录和字幕编辑工具
GPU支持GithubWhishper字幕编辑开源项目本地化音频转录
Whishper是一款开源的本地音频转录和字幕编辑工具,提供全面的网页界面。支持从多种媒体转录为文本,下载多种格式的转录文件,并翻译转录内容。强大的字幕编辑器具备多项编辑功能,所有操作均可在本地进行,无需网络连接。支持NVIDIA GPU加速和CPU运行,安装便捷。
whisper-large-v3-turbo - OpenAI Whisper large-v3-turbo 快速多语言语音识别与翻译模型
AI模型GithubHuggingfaceTransformersWhisper多语言开源项目模型语音识别
Whisper large-v3-turbo是OpenAI推出的优化版语音识别和翻译模型。它在保持高质量输出的同时大幅提升了处理速度,支持100多种语言。该模型在噪声环境和不同口音下表现稳定,具备零样本学习能力。适用于实时转录、字幕生成等场景,代表了语音AI技术的最新进展。
whisper-web - 浏览器端实时语音识别技术
GithubTransformers.jsWebGPUWhisper Web开源项目浏览器应用语音识别
Whisper Web是一个基于机器学习的浏览器端语音识别项目。它利用 Transformers.js 技术,在客户端实现实时语音处理,无需服务器支持。该项目提供在线演示和本地部署选项,并正在开发 WebGPU 支持以提高性能。Whisper Web 展示了 Web 技术在语音识别领域的应用潜力,为开发者提供了一个便捷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。
whisperX - 高效准确的长音频自动转录工具
GithubWhisperX对齐开源项目时间戳语音识别说话人分离
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。
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