【内网穿透】如何本地搭建Whisper语音识别模型并配置公网地址
OpenAI开源的 Whisper 语音转文本模型效果都说还不错，今天就给大家推荐 GitHub 上一个开源项目 Whisper Web，允许你可直接在浏览器中运行使用 Whisper。基于 ML 进行语音识别，并可通过 WebGPU 进行运行加速，无需后端服务器，直接开箱即用。另外，识别到的文本支
实战whisper第二天：直播语音转字幕（全部代码和详细部署步骤）
基于Whisper的实时直播语音转录或翻译是一项使用OpenAI的Whisper模型实现的技术，它能够实时将直播中的语音内容转录成文本，甚至翻译成另一种语言。这一过程大致分为三个步骤：捕获直播音频流、语音识别（转录）以及翻译（如果需要）。下面详细解释其原理和意义。
语音识别模型whisper的参数说明
它是在各种音频的大型数据集上训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。如果为true，则前一个模型的输出会作为下一个窗口的提示，禁用可能导致窗口之间的文本不一致，但该模型不太容易陷入故障循环。在CPU接口下，torch使用的线程数量，取代 MKL_NUM_THREADS
推荐 3 款超好用的Whisper离线AI语音转文字客户端
Whisper 是 OpenAI 开源的一个强大的通用语音识别模型，它使用了超过 68 万小时多语言来训练，支持了 99 种不同语言的转录，够实现高准确性的语音识别，尤其对于英文，识别度接近人类水平。下面给大家推荐 3 款集成了这个模型的客户端。33字幕是一款非常强大的字幕工具，除了云端识别，它也同
Windows系统电脑本地部署语音转文本服务Whisper Web结合cpolar内网穿透远程访问使用
本文主要介绍如何在Windows系统电脑本地部署语音转文本服务Whisper Web结合cpolar内网穿透工具实现远程访问使用
最新AI智能聊天对话问答系统源码（图文搭建部署教程）+AI绘画，文生图，TTS语音识别输入，文档分析
SparkAi创作系统是一款基于ChatGPT和Midjourney开发的智能问答和绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型及国内所有AI模型。该系统具备GPT-4大模型、文档分析、图像识别和理解、GPTs应用、GPT语音对话、联网提问、DALL-E3文本生成图像、GPT4-All联网搜索模型、思维
Whisper开源免费的语音识别：OpenAI如何用AI改变字幕制作与语音理解的未来！
OpenAI在2022年底至2023年初期间发布了Whisper这一项目，它是一个深度学习模型，专为语音识别和翻译任务设计。Whisper不仅支持多种语言（共98种），还声称其英语语音识别的准确性达到了人类水平，这使得它成为一个引人注目的技术突破。
本地部署Whisper Web结合内网穿透实现远程访问本地语音转文本模型
本地部署Whisper Web结合内网穿透实现远程访问本地语音转文本模型
【MacOS】openai 语音识别模型 whisper 本地部署教程（cpu+mps方案）
一些艰辛的解决报错历程目前macOS+whisper+mps的文章好像比较少 发一个分享一下如果有帮到大家 请多多点赞～
基于Whisper+SparkAI+Pyttsx3实现全流程免费的语音交互
HTTPS 协议：大多数现代浏览器只允许在 HTTPS 协议或localhost上使用摄像头和麦克风等硬件设备。如果你在开发环境中使用 HTTP，可能会遇到为undefined的问题。建议在开发和生产环境中都使用 HTTPS。你可以使用ngrok或serveo.net等工具将本地服务器暴露为 HTT
开源模型应用落地-语音转文本-whisper模型-AIGC应用探索（三）
通过官方推荐的方法调用OpenAI 开放的Whisper语音识别模型
开源模型应用落地-语音转文本-whisper模型-AIGC应用探索（一）
学习OpenAI开源的Whisper语音识别模型，帮助用户将语音转换成文本
开源模型应用落地-语音转文本-whisper模型-AIGC应用探索（二）
学习OpenAI开源的Whisper语音识别模型，并集成FastAPI对外提供语音识别服务
ChatGPT开源的whisper音频生成字幕
好了，那接下来看一下whisper开源库的介绍有五种模型大小，其中四种仅支持英语，提供速度和准确性的权衡。上面便是可用模型的名称、大致的内存需求和相对速度。如果是英文版的语音，直接想转换为英文。本来我是想直接在我的本地电脑上安装环境的，也就是无非安装python、ffmpeg、以及whisper，但
OpenAI 开源的免费 AI 语音转文字工具 - Whisper，一步一步本地部署运行
Whisper 是 OpenAI 研发的一个通用的语音识别模型，可以把语音转为文本。它在大量多样化的音频数据集上进行训练，同时还是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别
超快的 AI 实时语音转文字，比 OpenAI 的 Whisper 快4倍 -- 开源项目 Faster Whisper
faster-whisper 这个项目是基于 OpenAI whisper 的模型，在上面的一个重写。使用的是 CTranslate2 的这样的一个库，CTranslate2 是用于 Transformer 模型的一个快速推理引擎。在相同精度的情况下，faster-whisper 的速度比 Open
webassembly003 whisper.cpp的python绑定实现+Cython+Setuptools
官方未提供python的封装绑定，直接调用执行文件提供了源码和Cpython结合的绑定提供了ctype方式的绑定，需要先make libwhisper.so，有更好的类型安全性和性能。
深度学习系列56：使用whisper进行语音转文字
这应该是最快的使用方式了。安装，接着安装ffmpeg，随后就可以使用了。
.Net 使用OpenAI开源语音识别模型Whisper
Open AI在2022年9月21日开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper神经网络，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper系统所提供的自动语音辨识（Automatic Speech Recognition，ASR）模型是被训练来运行语音辨识与翻译任务的，它们能将各
Whisper + NemoASR + ChatGPT 实现语言转文字、说话人识别、内容总结等功能
Whisper是一款自动语音识别系统，可以识别来自99种不同语言的语音并将其转录为文字。如果说ChatGPT为计算机赋予了大脑，那么Whisper则为其赋予了耳朵。
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