openai-whisper-realtime

低延迟实时音频转录，依赖高性能硬件和Python生态

OpenAI Whisper 实时转录 Python 音频输入依赖项 Github 开源项目

openai-whisper-realtime是一个几乎实时转录音频的实验项目，使用Python和OpenAI Whisper处理音频。该项目依赖高性能CPU或GPU，使用sounddevice、numpy和asyncio等库。当前目标包括提升转录性能、优化断词检测和动态分割。

Github

介绍相关项目

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。

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。

whisper - 跨平台音频转文本开源项目

FFMPEGGithubWhisperWhisper.cppopen source开源项目音频转文字

Whisper是OpenAI开发的开源项目，使用whisper.cpp和FFMPEG将音频转换为WAV格式并提取文本。项目支持客户端和服务器端运行，无需互联网。目前代码和文档正在优化，接受捐赠以支持持续更新。适用于Android、Linux、Windows、iOS和macOS系统，安装和使用便捷，提供详尽文档和丰富资源。

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。

faster-whisper - 基于CTranslate2对OpenAI的Whisper模型的重新实现

CTranslate2GithubOpenAI Whisper模型faster-whisper开源项目性能比较热门音频转录

faster-whisper是对OpenAI的Whisper模型的重新实现，基于CTranslate2，这是一个针对Transformer模型的高速推理引擎。该实现在保持相同准确率的前提下，速度比openai/whisper快4倍，内存使用也更少。另外，通过在CPU和GPU上使用8位量化，可以进一步提高效率。该项目适用于需要快速、高效语音转写的场景，特别是处理大量语音数据时的实时应用。

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。

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。

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。

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。

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）。

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