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whisper_streaming

基于Whisper的实时语音转录和翻译开源系统

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。

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。
WhisperTranscribe - 音频转文字与AI内容生成一体化平台
AI工具AI转录WhisperTranscribe内容生成语音识别音频转文字
WhisperTranscribe集成了音频转文字和AI内容生成功能。该工具支持55种以上语言的音频转录,并提供字幕翻译服务。通过AI技术,它能自动生成摘要、章节、社交媒体帖子和博客文章等多样化内容。WhisperTranscribe为播客制作者、视频创作者和营销人员提供一站式内容创作解决方案,有助于提升工作效率和扩大受众范围。
whisper-node - 提升本地转录性能的Node.js绑定
GithubJSONNode.jsOpenAIwhisper-node开源项目转录
Whisper-node是OpenAI Whisper的Node.js绑定,支持本地转录,输出格式包括JSON、.txt、.srt和.vtt。该项目经过CPU优化,支持Apple Silicon ARM,并提供单词级精度的时间戳。通过npm可快速安装,并可选下载模型。未来将增加浏览器兼容性、语言检测和说话者识别等新功能。
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-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别
Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调,支持多种数据类型的训练,并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外,项目提供了跨平台应用和服务器部署方案,为语音识别应用开发提供了全面支持。
faster-whisper-medium - CTranslate2优化的Whisper medium模型支持多语言音频处理
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目机器翻译模型模型转换语音识别
这是OpenAI Whisper medium模型的CTranslate2优化版本,支持100多种语言的音频转录和识别。模型采用float16量化,通过faster-whisper库易于集成。它具有高效的推理速度和较小的内存占用,适合快速、准确处理多语言音频的应用场景。用户可根据需求调整计算类型,平衡性能和资源消耗。该模型为开发者提供了灵活、高效的多语言音频处理解决方案。
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。
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。
transcriptionstream - 离线的自托管语音识别服务,支持快速文本搜索
GithubMeilisearchMistralOllamaTranscription Streamwhisper-diarization开源项目
Transcription Stream是一款离线运行的自托管语音识别与多说话者分离服务,支持拖放操作、SSH文件传输、Ollama和Mistral的摘要生成,以及Meilisearch带来的快速全文搜索功能。用户可以通过Web界面或SSH上传、审阅和下载处理后的文件,结果存储在相应的命名和标日期的文件夹中。
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。
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