OpenAI 开源的通用语音识别模型,基于大规模弱监督训练,支持多语言转写、翻译和语种识别,开箱即用。
OpenAI Whisper 语音识别模型的 C/C++ 移植版,无需 Python 和 GPU 依赖,在普通 CPU 上就能跑语音转文字。
基于 Whisper 的语音识别工具,能给出词级时间戳并支持说话人分离,适合做字幕对齐和会议转写。
基于 CTranslate2 重实现的 Whisper 语音转文字推理引擎,通过量化与高效推理大幅提速并降低显存占用,适合本地部署转录。
本地跑实时语音转文字,带流式识别、说话人分离和翻译,还兼容 OpenAI/Deepgram 接口,适合自建低延迟转写服务。
基于 OpenAI Whisper 的语音转写工具,能自动识别不同说话人并切分对话,适合会议记录、访谈整理等多人语音场景。
把 OpenAI Whisper 语音识别模型反过来用做文本转语音的开源 TTS 系统,基于 PyTorch 实现,可直接在真实语音数据上训练出多说话人合成效果。
把 OpenAI Whisper 做成近实时的语音转文字服务,支持 TensorRT、OpenVINO、ROCm 等硬件加速,适合直播字幕和听写场景。
把 OpenAI Whisper 封装成开箱即用的 Docker 语音识别 Web 服务,上传音频即可通过 API 拿到转写文本,省去自己搭推理服务的麻烦。
免装 Python 的 Whisper 与 Faster-Whisper 独立可执行程序,解压即用,直接做语音转文字、字幕生成和说话人分离。
基于 PySide6 的 faster-whisper 图形界面,让语音转文字不用敲命令行,支持 VAD 和 WhisperX 等能力。
macOS 上的本地语音听写应用,基于 Whisper 和 Parakeet 模型把语音实时转成文字,适合想要离线、隐私友好的语音输入用户。
给 Whisper 语音识别模型套上 Gradio 网页界面,上传音视频就能自动生成字幕,省去命令行操作。
基于 Whisper 的多语言语音识别工具,能输出词级时间戳和置信度,方便做字幕对齐和逐词定位。
用 Qwen3-ASR、Whisper 和本地 LLM 给日语音视频自动生成字幕,靠 TEN-VAD 和降噪处理应对嘈杂背景音。
macOS 上的本地语音转文字工具,基于端侧 AI 实现听写与转录,数据不出本机,也可按需接入云端。
基于 CTranslate2 加速的 Whisper 命令行客户端,接口与 OpenAI 官方客户端兼容,能更快地做语音转文字。
基于 PyTorch 微调 Whisper 语音识别模型,支持有无时间戳、无语音数据训练,并用 CTranslate2 加速推理,可部署到 Web、Windows 和安卓。
可控语音转写工具,能逐字保留停顿、口吃和语气词,也能输出流畅可读版本,并提供词级时间戳。
Graphite 的基于文件的时间序列数据库格式,用固定大小文件存储监控指标,解决指标数据高效读写和长期保留的问题。
开源的 iOS 语音转文字应用,基于 Whisper 模型在手机本地完成高质量转录,让移动端离线转写更易用。
基于 OpenAI Whisper 的实时语音转写框架,接收连续音频流分块并即时输出增量转写结果,不用等整段音频上传完再处理。
基于 Whisper 模型的 .NET 语音识别库,跨平台支持语音转文字与翻译,还内置 VAD 语音活动检测,方便在 C# 项目里直接接入。
基于微调 Whisper 模型提供语音转文字 API,支持用户级权限控制,方便把 ASR 能力接入自己的应用。
基于 OpenAI Whisper 搭建实时语音转文字 Web 应用的开源示例,帮你快速把语音识别能力接入网页端。
把 whisper.cpp 封装成 React Native 原生模块,让移动端 App 直接跑 OpenAI Whisper 语音识别,无需联网或自建服务。
面向流式和端侧场景优化的 Whisper 语音识别模型,支持 Apple Silicon、CoreML、MLX 和 NVIDIA GPU,可做实时转写与翻译。
本地运行的桌面工具,从视频中提取语音生成 SRT 字幕并翻译成任意语言,全程离线、无需注册、不限次数。
把 OpenAI Whisper 模型通过 TensorFlow Lite 搬到 Android 手机上,实现完全离线的语音识别,不用联网也能把说的话转成文字。
用 pyannote 做说话人分离、Whisper 做语音识别,把会议录音转成带说话人标记的文字,再交给 ChatGPT 生成会议纪要。
开源 AI 语音工作室,支持声音克隆、语音听写和语音生成,基于 Qwen3-TTS 与 Whisper,可在 CUDA 或 MLX 上本地运行。
本地运行的 AI 会议记录工具,用 Whisper/Parakeet 在设备上完成转写和说话人分离,不需要会议机器人,会议内容不出本机。
基于 OpenAI Whisper 的离线音频转写与翻译工具,在本机就能把语音转成文字并翻译,不用联网也不上传数据。
开源语音识别工具包,覆盖训练、推理、流式 ASR、VAD、标点恢复和说话人分离全流程,并提供 OpenAI 兼容与 MCP 服务接口。
面向创作者和开发者的 Gradio 语音工作台,集成多引擎 TTS、零样本声音克隆、Whisper 转写、人声分离与多语言翻译,一站式完成配音和字幕制作。
跨平台语音转文字听写应用,支持本地 Nvidia Parakeet/Whisper 模型和自带密钥的云端模型,主打隐私优先。
跨平台桌面端语音转写工具,基于 Whisper 在本地把音视频转成文字,不用上传云端,隐私和离线场景都能用。
多语种语音理解模型,一次推理就能完成中英日韩粤语音识别、语种判别、情绪识别和音频事件检测,适合做语音交互与音频分析。
把 PDF、图片、音视频等各种格式的数据统一解析成结构化文本,方便直接喂给 GenAI 框架和 RAG 流程使用。
在 Android 手机上本地跑 NLLB 模型的实时翻译 App,支持蓝牙耳机对话翻译,全程离线不联网也能用。
whisper.cpp v1.9.1 Vulkan runtime for Windows x64 This is a runtime dependency used by the WhisperSubTranslate installer, not an application update. The original archive
…moudAshraf97 in https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper/pull/1345 Fix: Prevent < nocaptions tokens in BatchedInferencePipeline by @mmichelli in https://github.com/SYSTR
…y @felixmosh in https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper/pull/1292 Support distil-large-v3.5 by @MahmoudAshraf97 in https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper/pull/1311 F
Standalone Faster-Whisper implementation using optimized CTranslate2 models. Includes all Standalone Faster-Whisper features + some additional ones. Read [here](https://g
Standalone Faster-Whisper implementation using optimized CTranslate2 models. GPU execution requires [cuBLAS and cuDNN 8.x libs](https://github.com/Purfview/whisper-standa
Standalone Whisper. Last included commit: [ 150](https://github.com/openai/whisper/commit/90db0de1896c23cbfaf0c58bc2d30665f709f170). Whisper-OpenAI includes all needed li