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wekws

端到端关键词检测的开源工具包

WeKws是一个面向生产环境的端到端关键词检测工具包。它支持多种应用场景,包括单一唤醒词、多唤醒词、可定制唤醒词和个性化唤醒词。该工具包针对物联网设备优化,具有低功耗、参数少、计算复杂度低和流式检测等特点。WeKws兼容多种开源唤醒词数据集和硬件平台,如Web浏览器、x86、Android和树莓派。

wenda - 多模型集成的开源大规模语言模型调用平台
Auto脚本GLMGithubRWKV大规模语言模型开源项目知识库
闻达是一个开源的大规模语言模型调用平台,集成多种离线和在线LLM模型。平台内置本地知识库和搜索引擎,并提供Auto脚本功能用于自定义对话流程。适合个人和中小企业使用,注重知识安全和私密性。平台还包括对话历史管理和多用户支持等实用功能,旨在实现高效的特定环境内容生成。
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。
jcseg - 轻量级中文分词和关键字提取工具,支持多种语言
GithubJcsegJettymmseg算法中文分词关键字提取开源项目
Jcseg是一款基于mmseg算法的中文分词器,具备关键字、短语、句子提取及文章自动摘要功能,支持Lucene、Solr、Elasticsearch分词接口。其内置Jetty高性能Web服务器,提供多种分词模式、自定义词库、同义词匹配和拼音追加,适合多种语言客户端调用。
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。
YOLO-World - 下一代实时开放词汇目标检测模型
GithubYOLO-World开放词汇开源项目目标检测零样本学习预训练模型
YOLO-World是一款创新的实时开放词汇目标检测模型。经过大规模数据集预训练,它展现出卓越的开放词汇检测和定位能力。采用'先提示后检测'范式,YOLO-World通过重参数化技术实现高效的自定义词汇推理。该模型支持零样本目标检测、分割等多种任务,并开源了在线演示、预训练权重和微调代码,为计算机视觉领域提供了实用的研究与应用工具。
ToolGood.Words - 多功能中文文本处理与敏感词过滤库
GithubToolGood.Words字符串搜索开源项目拼音操作敏感词检测繁简转换
ToolGood.Words是一个高性能的中文文本处理库,集成了敏感词检测、繁简体转换、全半角转换、拼音处理等功能。该项目提供多种高效的字符串搜索算法,支持通配符匹配,并包含拼音匹配和文本转换等实用工具。在大规模敏感词库上,其处理速度可达3亿字符每秒。这个开源项目适用于内容审核、文本过滤等多种应用场景。
yake - 无监督自动关键词提取的轻量级工具
GithubYAKE关键词提取多语言支持开源项目无监督学习自然语言处理
YAKE是一款轻量级的无监督自动关键词提取工具,基于单个文档的文本统计特征选择关键词。它无需训练数据集、词典或外部语料库,适用于不同规模、语言和领域的文本。在多个数据集上,YAKE相比其他无监督方法和监督方法都表现出优势。除Python包外,YAKE还提供在线演示、API和移动应用等使用方式。
sensitive-word - 基于DFA算法的高性能敏感词检测工具,支持自定义与实时更新
DFA算法Githubsensitive-word工具开源项目敏感词高性能
基于DFA算法的敏感词检测工具,具备6万多个词库和简洁的Fluent-API实现。支持敏感词的判断、返回和脱敏操作,可检测邮箱、网址等信息,并可实时更新用户自定义数据。还提供大小写、全角半角、繁简体转换等多种格式处理,确保高精度与灵活性。
Hey-Jetson - 面向边缘计算的实时语音识别平台
GithubJetsonTensorFlow开源项目深度学习神经网络语音识别
Hey-Jetson项目旨在为边缘计算设备提供高效的语音识别解决方案。该平台利用深度学习技术,整合了膨胀卷积、双向GRU和注意力机制等先进方法,在LibriSpeech数据集上进行训练。经测试,模型在测试集上达到78%的余弦相似度和18%的词错误率,展现出良好的识别性能。此外,项目还提供了基于Flask的API接口,方便在Nvidia Jetson等嵌入式设备上进行实时语音识别推理。
pykaldi - Python 语音识别工具
GithubKaldiOpenFstPyKaldiPython开源项目语音识别
PyKaldi是一款Python脚本工具,为Kaldi语音识别工具包和OpenFst库提供了易用的Python包装器。它适用于语音识别研究人员和专业人士,可在Python中调用低级Kaldi函数、操作对象,并实现新工具。PyKaldi是对Kaldi的有力补充,其高层次的应用模块如ASR、对齐和分段,使大部分Python程序员都能上手。如果需要在Python中操控Kaldi和OpenFst对象,PyKaldi是一个理想的选择。
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