Transcribro

安卓设备本地语音识别键盘

Transcribro 语音识别 Android 隐私保护开源软件 Github 开源项目

Transcribro是一款安卓语音识别键盘和服务，采用OpenAI Whisper模型和Silero VAD技术。它提供语音输入功能，可作为独立应用或被其他程序调用。所有处理在设备本地进行，确保用户隐私和数据安全。Transcribro支持多种应用场景，为用户提供便捷的语音转文字体验。

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介绍相关项目

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-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。

Auri.AI - AI多语言智能键盘与助手

AI工具AI聊天AI键盘Auri AI智能笔记语音转文字

Auri.AI是一款多功能AI应用，整合了智能键盘、聊天助手、笔记工具和语音转文字技术。它能协助完成邮件写作、语音备忘录处理、会议记录、文章创作和语法校对等任务。这款应用兼容iOS和macOS平台，致力于提高工作效率，使智能写作和沟通更加便捷。Auri.AI采用隐私优先的设计理念，不会收集或保存用户输入的内容，为用户提供一个安全、可靠的AI辅助环境。

whisper-standalone-win - OpenAI 的 Whisper 和 Faster-Whisper 的独立可执行文件

Faster-WhisperGithubOpenAI's Whisper可执行文件命令行开源项目语音转录

提供简易的独立执行程序，免安装Python，支持多系统。通过命令行轻松进行视频文件转录与翻译，有效整合与批量处理，满足多样的语音识别需求。资源占用低，效率优化。

FreeSubtitles.Ai - 高精度音视频转录与多语言翻译工具

AI工具Whisper模型多语言支持文件处理翻译服务语音转文字

FreeSubtitles.Ai提供音频和视频转文字服务，支持自动翻译功能。平台采用Whisper模型进行转录，结合M2M_100、DeepL和Yandex提供翻译服务。支持91种语言翻译，免费版可处理300MB文件（时长1小时），付费版可处理10GB文件（时长10小时）。该工具为音视频内容的多语言处理提供了全面的解决方案。

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。

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。

Whisper-transcription_and_diarization-speaker-identification- - 使用OpenAI Whisper进行音频转录和说话人识别的完整教程

GithubOpenAIWhisperdiarization人工智能开源项目音频转录

本教程详细介绍如何使用OpenAI Whisper进行音频转录和说话人识别，并结合pyannote-audio进行对话分析。学习如何准备音频、区分说话人，并将结果与转录文本匹配，实现智能音频分析。

faster-whisper-large-v3 - 多语言语音识别模型CTranslate2版Whisper large-v3

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别

项目提供了OpenAI Whisper large-v3模型的CTranslate2转换版本，为faster-whisper定制优化。支持100多种语言的自动语音识别，具备高效性能和可调节的量化选项。易于整合到Python项目中，能够实现迅速准确的音频转写。这一模型适合多语言场景，是处理语音识别任务的有力工具。

faster-whisper-medium - 多语言语音识别与转录的高效开源解决方案

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper多语言开源项目模型模型转换自动语音识别

该项目是基于OpenAI Whisper medium模型转换而来的CTranslate2格式模型，为faster-whisper项目提供支持。支持90多种语言的语音识别和转录功能，性能优异且准确度高。用户可通过faster-whisper轻松实现音频文件的高效转录，获取精确的时间戳和文本输出。模型采用float16量化，计算类型可根据需求灵活调整，适用于多种语音识别应用场景。

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