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: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。

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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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Insanely Fast Whisper-基于OpenAI模型的快速音频转文字工具

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Insanely Fast Whisper

Insanely Fast Whisper 基于 Whisper Large v3 模型的语音转文字工具,使用了 Transformers、Optimum 和 flash-attn 技术,转换 150 分钟的音频最快仅需 98 秒。 极快的转换速度,加上较高的精确度,算是 AI 落地很实用的一个工具了,转录会议记录之类的很方便,建议收藏。 在线体验 丨 GitHub 频道 @WidgetChannel #语音识别 #ASR #AI #开源 #web

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