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

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-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。

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。

pyannote-whisper - 整合Whisper和pyannote.audio的语音识别与说话人分割工具

Githubpyannote-whisper开源项目数字化转型语音识别说话人分类采购流程

pyannote-whisper整合了Whisper的自动语音识别和pyannote.audio的说话人分割功能。该工具提供命令行和Python接口，支持多种音频格式的转录和分析。它能生成带时间戳和说话人标识的文本，适用于会议记录和多人访谈分析。pyannote-whisper还可与ChatGPT集成，实现会议总结和观点提取，为语音内容分析提供完整解决方案。

whisper-asr-webservice - 基于Whisper的开源语音识别Web服务

DockerGPU支持GithubWhisper ASR开源项目语音识别

whisper-asr-webservice是一个开源的语音识别Web服务，基于OpenAI Whisper模型。它支持OpenAI Whisper和Faster Whisper引擎，提供多语言语音识别、翻译和语言识别功能。项目提供Docker镜像，支持CPU和GPU部署。这个服务具有高性能和易用性，适合各种语音识别应用场景。

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-Finetune - 微调与加速Whisper模型

GithubOpenAIWhisper加速推理开源项目微调语音识别

本项目使用Lora技术微调了OpenAI的Whisper语音识别模型，并支持CTranslate2和GGML加速。模型能够进行无时间戳、有时间戳及无语音数据训练，并支持中文和98种其他语言的语音转文本及翻译。开源了多个适用于不同需求的模型，支持Windows、Android和服务器部署。提供详细的安装教程和使用说明，以及AIShell和WenetSpeech数据的评估和推理速度测试表，方便用户快速上手。

faster-whisper-medium.en - 优化版Whisper语音识别模型集成CTranslate2框架

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

faster-whisper-medium.en是OpenAI Whisper-medium.en模型的CTranslate2移植版本，专注于英语音频转文本处理。通过CTranslate2框架优化，支持FP16计算类型，提供Python接口实现音频转录功能，输出包含时间戳的文本片段。项目采用MIT许可证开源，主要面向需要语音识别功能的开发场景。

WhisperUI - 多语言支持的高效语音转文字工具

AI工具API密钥OpenAI Whisper多语言支持语音转文字转录

WhisperUI是一款基于先进语音识别技术的转文字工具。支持多种音频格式，可快速将语音转换为文本和SRT字幕。具备多语言转录功能，转录准确度高，抗干扰能力强。提供免费基础功能和付费高级特性。适用于多种场景的音频转文字需求，是一个便捷、经济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。

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