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

superwhisper - 智能语音转文本，为macOS用户打造的私密转录工具

AI工具DockerGPT-4 TurboKubernetesPostgreSQLSaaS

SuperWhisper为macOS用户提供智能语音转文本服务。支持离线使用，确保数据私密性。适用于会议记录、笔记整理等场景，快速将语音转换为文字。采用先进语音识别技术，结合本地处理能力，实现高效、准确的转录。这款工具为macOS用户带来安全、便捷的语音转文本解决方案。

docker-whisperX - 优化Docker镜像的WhisperX语音识别与转录解决方案

DockerGPU支持GithubWhisperX开源项目模型构建语音识别

docker-whisperX项目优化了WhisperX语音识别工具的Docker镜像构建流程。该项目实现了175个10GB大小Docker镜像的并行构建，提供多种预构建镜像和自定义选项，支持不同语言和模型。用户可通过GPU加速，获得包含逐字时间戳和说话人分离的高质量语音转文字结果。

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。

openlrc - 使用 Whisper 和 LLM（GPT、Claude 等）将语音转录并翻译成 LRC 文件的Python库

GithubLRC 文件Open-LyricsPython开源项目翻译语音转录

OpenLRC是一个Python库，利用faster-whisper进行语音转录，并使用LLM如OpenAI-GPT和Anthropic-Claude将其翻译和优化支持.lrc字幕文件生成。该库提供上下文感知的翻译以提升质量，并支持生成双语字幕和自定义API端点。适用于音频和视频文件的转录和翻译，支持多种翻译引擎和输出格式，安装和使用简便。

audio-to-text-transcription - 自动化YouTube音频转文字解决方案

GithubYouTubepytubewhisper开源项目文本转录自动化

此开源项目通过从YouTube视频中自动下载音频并将其转换为文字，检测转录文本的语言，并将其保存为文本文件，简化了手动转录流程。用户只需输入YouTube视频URL即可完成自动化音频提取和转录。这款工具采用了先进的pytube和whisper库，保证了高质量的转录效果，适合需要快速且准确转录的场景，如研究、内容创作和可访问性提升。

faster-whisper-small - 多语言语音识别的高效CTranslate2模型转换

CTranslate2GithubHuggingfaceOpenAIWhisper small开源项目模型模型转换音频识别

faster-whisper-small项目将openai的whisper-small模型转换为CTranslate2格式，支持多语言自动语音识别，采纳FP16精度以优化性能。此模型可用于CTranslate2基础项目，如faster-whisper，为开发者提供高效的语音转录方案。

whispering-ui - 多功能实时语音处理开源应用

AI模型GithubWhispering Tiger UI实时翻译开源工具开源项目语音转写

Whispering Tiger UI是一个开源项目，提供原生用户界面来控制Whispering Tiger应用。它能够处理实时音频流和游戏画面，进行转录和翻译，并通过WebSocket或OSC将结果输出到浏览器或VRChat。核心功能涵盖语音转文字、文本翻译、文字转语音和图像识别。该工具支持插件扩展，界面友好，适合不同经验水平的用户使用。

whisper-website - 通过Whisper模型实现本地语音转文字

DockerGithubWhisper开源项目本地部署虚拟环境语音转文字

本页面介绍了如何通过Whisper模型将语音转换为文字，包括在本地环境和Docker中的部署方法。提供克隆项目代码、配置虚拟环境或Docker镜像的详细步骤，帮助用户快速启动和测试Whisper模型在本地的运行效果。

whisper-base-bungoma.en - 基于Whisper的英语语音识别模型优化Azure数据集处理

AzureGithubHuggingfaceOpenAI Whisper开源项目机器学习模型模型训练语音识别

该语音识别系统通过微调openai/whisper-base.en基础模型，针对Azure数据集进行优化。模型采用了先进的优化算法，经过精细训练后词错误率降至25.28%，实现了稳定的英语语音识别效果。

whisper-large-v3-turbo - 精简版Whisper语音识别系统的突破性进展

GithubHuggingfaceWhisper多语言开源项目模型模型蒸馏自动语音识别语音识别

Whisper large-v3-turbo通过模型蒸馏技术对原版Whisper进行优化，将解码层从32减少到4层，在仅造成轻微性能损失的情况下显著提升了处理速度。该模型继承了Whisper优秀的多语言处理能力，支持超过100种语言的语音识别和翻译任务，能够适应不同场景的音频输入。基于高效的架构设计，此模型在降低计算资源需求的同时保持了稳定的识别准确率。

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