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whisper_streaming

基于Whisper的实时语音转录和翻译开源系统

Whisper实时转录语音识别多语言流式处理Github开源项目

whisper_streaming是基于Whisper模型的实时语音转录和翻译系统。该项目采用本地协议和自适应延迟实现流式转录,在长篇未分段语音测试中实现高质量转录,延迟仅3.3秒。系统提供多种后端选择,支持GPU加速,适用于多语言会议实时转录。项目还提供灵活API,便于开发者集成到不同应用场景。

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介绍相关项目
StreamSpeech - 在线和实时翻译模型
GithubStreamSpeech多任务学习实时合成开源项目语音翻译语音识别
StreamSpeech通过一个整合的模型，在线和实时翻译中展现行业领先水平，支持多达8种包括语音识别和语音转换任务。提供Web GUI演示，允许用户在浏览器中直接体验。探索StreamSpeech的功能和实例。
speech-to-text - 实时音频转录系统，兼容多种格式，具备高级配置
GithubNVIDIA GeForce RTX 3060PythonSilero VADfaster-whisper实时转录开源项目
该开源项目使用Silero VAD技术检测静音部分，并结合Faster-Whisper将音频数据转录为文本。支持多种音频格式（如wav、mp3、ogg）和高级设置，如重复惩罚和无重复ngram大小。其HTML界面允许进行详细配置，并能同步显示转录结果，支持CUDA环境运行，兼容最新的Faster-Whisper版本（1.0.3），提升转录速度和准确性。
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。
openai-whisper - Next.js实现的自动语音识别，支持实时转录和录音回放
GithubNext.jsopenai-whisper实时转录开源项目自动化转录语音识别
本项目是基于OpenAI Whisper的自动语音识别系统webapp，使用Next.js框架开发。它能自动录音并上传至服务器进行转录和翻译，然后将结果返回前端。支持录音回放以验证输出效果，同时可通过设置消除背景噪音和调整录音暂停时间。项目仍在开发中，提供多种配置选项，适合需要快速实现语音转录功能的开发者。
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。
GoWhisper - 跨平台本地音频转录应用 注重隐私保护
AI工具AI转录GoWhisper多语言支持文件格式转换语音转文字
GoWhisper是一款跨平台桌面应用，专注于本地音频转录，确保用户隐私。支持99种语言转录，适合研究人员、播客主持人和内容创作者使用。应用提供多种AI模型、文件格式支持和导出选项，简化转录流程。其功能包括音频播放、录音转录和文本编辑，为用户提供全面的音频处理方案。
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。
Whisperboard - 提供的语音转录服务的开源iOS应用
GithubOpenAIWhisperBoardiOS开源项目灵活模型语音转录
WhisperBoard是一款开源iOS应用，基于OpenAI的Whisper模型，为用户提供高质量的语音转录服务。用户可通过简单操作开始录音，并进行高级语音转录。此应用支持音频文件的导入与导出，并可灵活选择录音麦克风，以确保最佳音质。用户还可以在应用中浏览和下载不同的Whisper模型，以满足不同需求。未来功能包括实时转录和可恢复转录进程。
distil-whisper - 快速高效的音频转录模型
Distil-WhisperGithub开源项目机器学习模型压缩自然语言处理语音识别
Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的蒸馏版本，速度提升6倍，模型规模缩小49%，同时保持了相近的准确性。该项目支持短语音和长语音转录，提供多个针对英语语音识别的高效模型。Distil-Whisper还可作为Whisper的辅助模型实现推测解码，在保证输出一致性的同时将速度提升2倍。
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。
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