产品库

自动语音识别工具，提供词级时间戳和说话人识别

BetterWhisperX是一个基于WhisperX改进的自动语音识别模型，它能够提供快速的语音转文字服务，并具备词级时间戳和说话人识别功能。这个工具对于需要处理大量音频数据的研究人员和开发者来说非常重要，因为它可以大幅提高语音数据处理的效率和准确性。产品背景基于OpenAI的Whisper模型，但做了进一步的优化和改进。目前，该项目是免费且开源的，定位于为开发者社区提供更高效、更准确的语音识别工具。

精确到词级的自动语音识别模型

CrisperWhisper是基于OpenAI的Whisper模型的高级变体，专为快速、准确、逐字的语音识别设计，提供准确的词级时间戳。与原始Whisper模型相比，CrisperWhisper旨在逐字转录每一个说出的单词，包括填充词、停顿、口吃和错误的开始。该模型在逐字数据集（如TED、AMI）中排名第一，并在INTERSPEECH 2024上被接受。

语音转文字,支持实时语音识别、录音文件识别等

腾讯云语音识别(ASR)为开发者提供语音转文字服务的最佳体验。语音识别服务具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。腾讯云语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式,满足不同类型开发者需求。技术先进,性价比高,多语种支持,适用于客服、会议、法庭等多场景。

极速语音识别，精准时间戳

OmniSenseVoice是基于SenseVoice优化的语音识别模型，专为快速推理和精确时间戳设计，提供更智能、更快速的音频转录方式。

基于OpenAI Whisper的自动语音识别与说话人分割

whisper-diarization是一个结合了Whisper自动语音识别(ASR)能力、声音活动检测(VAD)和说话人嵌入技术的开源项目。它通过提取音频中的声音部分来提高说话人嵌入的准确性，然后使用Whisper生成转录文本，并通过WhisperX校正时间戳和对齐，以减少由于时间偏移导致的分割错误。接着，使用MarbleNet进行VAD和分割以排除静音，TitaNet用于提取说话人嵌入以识别每个段落的说话人，最后将结果与WhisperX生成的时间戳关联，基于时间戳检测每个单词的说话人，并使用标点模型重新对齐以补偿小的时间偏移。

开源的语音识别和说话人分割模型推理代码

Reverb 是一个开源的语音识别和说话人分割模型推理代码，使用 WeNet 框架进行语音识别 (ASR) 和 Pyannote 框架进行说话人分割。它提供了详细的模型描述，并允许用户从 Hugging Face 下载模型。Reverb 旨在为开发者和研究人员提供高质量的语音识别和说话人分割工具，以支持各种语音处理任务。

一款高质量的英语自动语音识别模型，支持标点符号和时间戳预测。

parakeet-tdt-0.6b-v2 是一个 600 百万参数的自动语音识别（ASR）模型，旨在实现高质量的英语转录，具有准确的时间戳预测和自动标点符号、大小写支持。该模型基于 FastConformer 架构，能够高效地处理长达 24 分钟的音频片段，适合开发者、研究人员和各行业应用。

开源工业级自动语音识别模型，支持普通话、方言和英语，性能卓越。

FireRedASR-AED-L 是一个开源的工业级自动语音识别模型，专为满足高效率和高性能的语音识别需求而设计。该模型采用基于注意力的编码器-解码器架构，支持普通话、中文方言和英语等多种语言。它在公共普通话语音识别基准测试中达到了新的最高水平，并且在歌唱歌词识别方面表现出色。该模型的主要优点包括高性能、低延迟和广泛的适用性，适用于各种语音交互场景。其开源特性使得开发者可以自由地使用和修改代码，进一步推动语音识别技术的发展。

快速准确的边缘设备自动语音识别模型

Moonshine 是一系列为资源受限设备优化的语音转文本模型，非常适合实时、设备上的应用程序，如现场转录和语音命令识别。在 HuggingFace 维护的 OpenASR 排行榜中使用的测试数据集上，Moonshine 的词错误率（WER）优于同样大小的 OpenAI Whisper 模型。此外，Moonshine 的计算需求随着输入音频的长度而变化，这意味着较短的输入音频处理得更快，与 Whisper 模型不同，后者将所有内容都作为 30 秒的块来处理。Moonshine 处理 10 秒音频片段的速度是 Whisper 的 5 倍，同时保持相同或更好的 WER。

高效自动语音识别模型

Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练，能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本，解码层从32减少到4，以提高速度，但可能会略微降低质量。

提供语音识别、语音合成等语音AI能力

依图语音开放平台为开发者提供语音识别、语音合成等语音AI能力,包括精准语音转文本、文本转语音合成、声纹识别、语音增强降噪等服务,支持不同场景下的语音交互应用开发。平台提供高效、灵活的语音AI能力接入方式,可轻松将语音技术应用于各类产品与业务场景。

联合语音转录和实体识别的先进模型

Whisper-NER是一个创新的模型，它允许同时进行语音转录和实体识别。该模型支持开放类型的命名实体识别（NER），能够识别多样化和不断演变的实体。Whisper-NER旨在作为自动语音识别（ASR）和NER下游任务的强大基础模型，并且可以在特定数据集上进行微调以提高性能。

实时浏览器端语音识别应用

Moonshine Web是一个基于React和Vite构建的简单应用，它运行了Moonshine Base，这是一个针对快速准确自动语音识别（ASR）优化的强大语音识别模型，适用于资源受限的设备。该应用在浏览器端本地运行，使用Transformers.js和WebGPU加速（或WASM作为备选）。它的重要性在于能够为用户提供一个无需服务器即可在本地进行语音识别的解决方案，这对于需要快速处理语音数据的应用场景尤为重要。

在线语音识别工具

语音听写是一款免费的在线语音识别软件，可以通过语音输入来帮助您写邮件、文件和文章，无需打字。

自动语音识别模型压缩与优化工具

WhisperKit是一个用于自动语音识别模型压缩与优化的工具。它支持对模型进行压缩和优化，并提供了详细的性能评估数据。WhisperKit还提供了针对不同数据集和模型格式的质量保证认证，并支持本地复现测试结果。

开源的工业级普通话自动语音识别模型，支持多种应用场景。

FireRedASR 是一个开源的工业级普通话自动语音识别模型，采用 Encoder-Decoder 和 LLM 集成架构。它包含两个变体：FireRedASR-LLM 和 FireRedASR-AED，分别针对高性能和高效能需求设计。该模型在普通话基准测试中表现出色，同时在方言和英文语音识别上也有良好表现。它适用于需要高效语音转文字的工业级应用，如智能助手、视频字幕生成等。模型开源，便于开发者集成和优化。

在线语音合成与语音识别服务

TTSLabs是一款在线语音合成与语音识别服务，提供高质量、自然流畅的语音合成和准确可靠的语音识别功能。通过简单的API调用，用户可以将文字转化为真实的语音，并且可以将语音转化为文本。TTSLabs提供多种语音风格和多国语言的支持，具有快速响应、高效稳定的特点。价格灵活透明，适用于个人开发者和企业用户。

通用语音识别模型

Whisper 是一个通用的语音识别模型。它经过大量多样化音频的训练，并且是一个多任务模型，可以进行多语言语音识别、语音翻译和语种识别。

用于评估模型零样本语音生成能力的测试集

seed-tts-eval 是一个用于评估模型零样本语音生成能力的测试集，它提供了一个跨领域目标的客观评估测试集，包含从英语和普通话公共语料库中提取的样本，用于衡量模型在各种客观指标上的表现。它使用了Common Voice数据集的1000个样本和DiDiSpeech-2数据集的2000个样本。

声波 - 语音识别和翻译

SpeechPulse是一款语音识别和翻译软件。它使用OpenAI的Whisper语音到文本模型，实现实时的语音识别，支持多种语言。用户可以使用麦克风输入文字，也可以通过转录音视频文件进行语音识别和翻译。SpeechPulse可以在各种场景下使用，例如办公文档编辑、网页浏览、文件转录、视频字幕生成等。它具有极高的准确性和低延迟，并且完全离线使用。SpeechPulse提供免费版和付费版，付费版支持更多功能和更好的准确性。

一键生成YouTube视频时间戳章节

InstantChapters是一个AI驱动的工具，可以为YouTube视频快速生成高质量的时间戳章节。它比人工生成快40倍，成本更低，详细程度更高。通过将生成的章节粘贴到视频描述中，您可以提升观众体验，增加观看时间，并推动频道的增长。

语音识别AI购物清单助手

HoneyDo是一款语音识别AI购物清单助手，通过语音输入购物清单，AI将其转化为整洁有序的列表。另外，还支持拍照识别食材并列出清单，以及与家人实时同步共享购物清单等功能。HoneyDo分为免费版和PRO版，PRO版提供无限语音录制和图像捕捉功能。

专业语音识别软件和服务

Vocapia Research开发的语音识别软件提供先进的语音处理技术，支持多语种识别，并能应用于广播监控、讲座和研讨会转录、视频字幕、电话会议转录和语音分析等领域。我们的产品具有大词汇量连续语音识别、语音分割和分区、说话人识别和语种识别等功能。我们的软件适用于批量或实时转录大量音频和视频文件，特别针对电话对话语音和呼叫中心数据的转录需求。我们提供多种语言的转录服务，并可根据客户需求定制模型或系统。

AI快速为视频添加时间戳章节

ChapterMe ChapterGPT是一款AI快速为视频添加时间戳章节的工具。它能够帮助用户节省大量时间和精力，并提供互动式目录、搜索引擎优化的章节、自定义品牌风格的播放器等功能。用户可以在网站上嵌入播放器，通过章节列表快速定位到感兴趣的内容。ChapterMe ChapterGPT适用于各种视频创作者，帮助他们更好地吸引观众，提高视频观看时长。

支持多种语音识别和语音合成功能的开源项目

sherpa-onnx 是一个基于下一代 Kaldi 的语音识别和语音合成项目，使用onnxruntime进行推理，支持多种语音相关功能，包括语音转文字(ASR)、文字转语音(TTS)、说话人识别、说话人验证、语言识别、关键词检测等。它支持多种平台和操作系统，包括嵌入式系统、Android、iOS、Raspberry Pi、RISC-V、服务器等。

全能AI助手，提供语音识别、字幕翻译、文档速读等功能

通义是一款集成了语音识别、实时字幕翻译、智能总结等功能的浏览器插件，旨在提高用户在网课、追剧追番、线上会议等场景下的效率。它通过AI技术，帮助用户快速记录、转写、翻译和总结网页内容，特别适合需要处理大量信息的用户。产品背景基于当前信息爆炸的时代，用户需要更高效的工具来管理、理解和消化信息。目前产品提供免费试用，具体价格和定位根据用户需求而定。

快速准确的语音识别工具

Beey.io是一个在线工具，使用先进的AI语音识别技术，能够将音频和视频转换为文字。用户可以在高级编辑器中快速创建高质量的字幕和标题，并提供自动翻译功能。Beey.io的优势包括快速准确的语音识别、智能编辑功能、字幕和翻译、个性化功能等。定价灵活且定位于各类用户。

统一的开放命名实体和语音识别模型

WhisperNER是一个结合了自动语音识别（ASR）和命名实体识别（NER）的统一模型，具备零样本能力。该模型旨在作为ASR带NER的下游任务的强大基础模型，并可以在特定数据集上进行微调以提高性能。WhisperNER的重要性在于其能够同时处理语音识别和实体识别任务，提高了处理效率和准确性，尤其在多语言和跨领域的场景中具有显著优势。

多语种语音理解模型，提供高精度语音识别与情感识别。

SenseVoice是一个包含自动语音识别(ASR)、语音语言识别(LID)、语音情感识别(SER)和音频事件检测(AED)等多语音理解能力的语音基础模型。它专注于高精度多语种语音识别、语音情感识别和音频事件检测，支持超过50种语言，识别性能超越Whisper模型。模型采用非自回归端到端框架，推理延迟极低，是实时语音处理的理想选择。

智能语音识别为照片添加标题

这是一个iOS和Mac应用,使用生成式AI为用户的照片、视频和社交媒体帖子自动生成吸引人的标题和副标题。关键功能包括自动识别照片内容并生成与之匹配的文本,支持自定义风格和词汇量,可直接在Instagram等平台上分享加工后的照片。