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。

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stt - 高效离线本地语音识别工具，基于fast-whisper模型，支持多种输出格式

CUDA加速Githubfast-whisper开源项目文本输出本地部署热门语音识别

这款语音识别工具可在本地离线运行，基于开源的fast-whisper模型，可将视频和音频中的人声快速转换为文字。支持输出json、srt及纯文本格式，无需联网，确保隐私安全，与openai语音识别接口准确率相当。用户可便捷下载预编译版本，或自行部署源码，支持多种操作系统。此外，还提供API接口，适合开发者使用。支持CUDA加速，优化处理速度。

vibe - 离线音视频转录，多语言支持和多格式输出

GithubOpenAI WhisperVibe开源项目批量转录隐私音频转录

Vibe利用开源工具OpenAI Whisper进行离线音视频转录，支持几乎所有语言，保证数据隐私。软件界面友好，支持多种文件格式如SRT、VTT、TXT、HTML、PDF和JSON。Vibe还具备批量转录、多语言翻译和实时预览等功能，适用于Windows、Linux和macOS系统。优化了对CPU和GPU的支持，兼容Nvidia和AMD GPU。用户可以通过命令行接口进行操作，并提供HTTP API文档。其他功能包括系统音频转录、麦克风转录、说话人分割，未来还将支持iOS和Android。

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。

faster-whisper-tiny - CTranslate2格式Whisper小型模型实现多语言语音识别

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型自然语言处理语音识别

该项目将OpenAI Whisper小型模型转换为CTranslate2格式，支持100多种语言的语音识别。适用于CTranslate2及其衍生项目如faster-whisper，能高效进行自动语音识别。开发者可通过简单的Python代码实现音频转录，得到包含时间戳的文本段落。模型采用FP16格式存储，可在加载时灵活调整计算类型，为语音识别应用提供了高效且可定制的解决方案。

whisper-tiny.en - 支持时间戳转录的轻量级英语语音识别模型

GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWhisper开源项目时间戳模型自动语音识别

基于transformers.js开发的轻量级英语语音识别模型，集成ONNX格式权重实现Web端部署。模型支持基础文本转录、时间戳转录及单词级时间戳标记等功能，通过JavaScript可快速实现音频转文本识别。

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。

faster-whisper-large-v1 - CTranslate2模型转换助力高效语音识别

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper large-v1开源开源项目模型模型转换自动语音识别

项目展示如何将openai/whisper-large模型转换为高效的CTranslate2格式，支持多语种语音转录，适合高精度及快速处理场景。

WhisperHallu - 实验性音频预处理工具提升Whisper转录准确度

AI处理GithubWhisper噪音去除开源项目语音转录音频预处理

WhisperHallu是一个实验性音频预处理项目，通过降噪、静音去除和语音标记等技术优化Whisper转录，减少幻听文本。该工具提供多种处理选项，支持与WhisperTimeSync和karaok-AI等项目集成。项目包含Google Colab笔记本和详细的安装使用说明，为追求高质量音频转录的开发者和研究人员提供了实用解决方案。

faster-whisper-base - 多语言自动语音识别与转录效率提升的开源工具

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换自动语音识别

faster-whisper-base是将OpenAI的Whisper-base模型转换为CTranslate2格式的项目，支持多语言自动语音识别。模型保留FP16精度，用户可以通过CTranslate2的compute_type选项进行模型类型调整，适合需要高效语音转录的应用。

faster-whisper-large-v3-turbo-ct2 - 基于Whisper large-v3的多语言语音识别模型

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper多语言支持开源项目模型语音识别

这是一个基于OpenAI Whisper large-v3模型优化的CTranslate2版本，专注于高效的语音识别。该模型支持100多种语言的转录，兼具准确性和速度。通过faster-whisper库，可以便捷地进行音频转录。模型采用FP16格式存储，计算类型可灵活调整。这为语音识别应用的开发提供了一个强大的工具。

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