一个视频翻译工具，可将一种语言的翻译为另一种语言和配音的。 语音识别基于 openai-whisper 离线模型、文字翻

一个视频翻译工具，可将一种语言的视频翻译为另一种语言和配音的视频。 语音识别基于 openai-whisper 离线模型、文字翻译使用google翻译接口，文字合成语音使用 Microsoft Edge tts，背景音乐去除使用 Spleeter,无需购买任何商业接口，也无需付费 | #工具

：通过具有自托管 Whisper 模型的 WebSocket 进行近实时语音转录

：通过具有自托管 Whisper 模型的 WebSocket 进行近实时语音转录 VoiceStreamAI 是一种基于 Python 3 的服务器和 JavaScript 客户端解决方案，可使用 WebSocket 实现近实时音频流和转录。该系统采用 Huggingface 的语音活动检测 (VAD) 和 OpenAI 的 Whisper 模型来实现准确的语音识别和处理。 特征 通过 WebSocket 进行实时音频流。 使用 Huggingface 的 VAD 进行语音活动检测。 使用 OpenAI 的 Whisper 模型进行语音转录。 可定制的音频块处理。 支持多语言转录。

强制时间对齐的时间戳精确版Whisper语音识别 | 该存储库通过强制使用基于音素的ASR模型（例如wav2vec2.0）来优化

强制时间对齐的时间戳精确版Whisper语音识别 | 该存储库通过强制使用基于音素的ASR模型（例如wav2vec2.0）来优化openAI的Whisper模型的时间戳，多语言用例。 Whisper是由OpenAI开发的ASR模型，在大型的各种音频数据集上进行训练。虽然它确实会生成高度准确的听录，但相应的时间戳位于话语级别，而不是每个单词，并且可能不准确几秒钟。 基于音素的 ASR一套经过微调的模型，用于识别区分一个单词和另一个单词的最小语音单元，例如“tap”中的元素p。一个流行的示例模型是wav2vec2.0。 强制对齐是指将正字转录与录音对齐以自动生成电话级分段的过程。

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OpenAI公布其语音生成模型：Voice Engine

OpenAI公布其语音生成模型：Voice Engine 根据文本输入和一个15秒的音频样本，就能生成接近原始说话者声音的自然听起来的语音。 主要功能 1、自然听起来的语音生成：利用单个15秒的音频样本，Voice Engine能够创造出既情感丰富又真实的语音，显著提升合成语音的自然度和真实感。 2、支持多种用途：从教育援助、内容翻译、提高偏远地区服务质量，到支持非语言人士和帮助患者恢复声音，Voice Engine的应用场景广泛，跨越多个行业。 3、语言和口音的保留：在内容翻译时，Voice Engine能够保留原始发言者的本地口音，使得翻译后的语音不仅流利还能保持原声音的特色。 4、多语种支持：能够生成多种语言的语音输出，适应全球化需求，特别是对于需要将内容本地化到不同语言市场的企业和内容创作者来说，这一特点尤为重要。