需求人群:
"蛐蛐特别适合需要中文语音输入的用户,如学生、开发者和职场人士。通过高效的语音识别和文本处理,用户可以提高工作效率,省去大量打字时间。同时,保护隐私和本地处理数据也使其更适合注重数据安全的用户群体。"
使用场景示例:
在日常工作中,通过蛐蛐快速记录会议纪要,提升工作效率。
程序员使用蛐蛐进行代码编写,通过语音输入快速生成代码。
学生在写作过程中,使用蛐蛐将想法转化为文字,方便完成作业。
产品特色:
顶尖中文识别:内置阿里巴巴 FunASR Paraformer 模型,本地高效识别中文语音。
隐私保护:所有数据均在本地处理,确保用户隐私不被泄露。
智能优化:能够理解并重塑语言,自动修正口误及冗余表达。
编程支持:能准确识别 camelCase 和 snake_case 语法,方便程序员使用。
与多种 AI 模型兼容:支持 OpenAI、阿里云通义千问等多种国产 AI 模型。
无缝粘贴功能:转换后的文本可以自动粘贴到当前光标位置,提升效率。
全局快捷键唤醒:用户可以通过快捷键快速启动录音,方便实用。
多平台支持:兼容 macOS、Windows 和 Linux 系统,满足不同用户需求。
使用教程:
下载并安装蛐蛐应用程序。
运行应用程序并初始化环境。
在设置页面中配置所需的 AI 服务商 API 信息。
按下全局快捷键 F2 开始录音。
说出您想要转换成文本的内容。
应用会实时识别并优化文本。
转换完成后,文本会自动粘贴到当前光标位置。
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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。
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。
开源免费的 Wispr Flow 替代方案,为中文用户打造的桌面端语音输入与文本处理工具。
蛐蛐 (QuQu) 是一款开源免费的桌面端语音输入与文本处理工具,专为中文用户设计。它提供了隐私保护和本地处理功能,与 Wispr Flow 相比,无需支付订阅费用。通过集成 FunASR 本地模型,蛐蛐 能够精准识别中文,优化语音输入体验,适合开发者和普通用户使用。
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。
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。
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。
开源的语音到语音转换模块
speech-to-speech 是一个开源的模块化GPT4-o项目,通过语音活动检测、语音转文本、语言模型和文本转语音等连续部分实现语音到语音的转换。它利用了Transformers库和Hugging Face hub上可用的模型,提供了高度的模块化和灵活性。
使用低延迟语音识别和合成模型与 AI 对话。
Unmute 是一款创新的语音识别与合成工具,旨在使用户能够通过自然语言与 AI 进行高效的互动。其低延迟技术确保用户体验流畅,适合需要实时反馈的场景。该产品将以开源形式发布,推动更多开发者和用户的参与。当前尚未公布价格,预计将采取免费和付费相结合的模式。
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。
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。
Android平台上的私有、设备端语音识别键盘和文字服务
Transcribro是一款运行在Android平台上的私有、设备端语音识别键盘和文字服务应用,它使用whisper.cpp来运行OpenAI Whisper系列模型,并结合Silero VAD进行语音活动检测。该应用提供了语音输入键盘,允许用户通过语音进行文字输入,并且可以被其他应用显式使用,或者设置为用户选择的语音转文字应用,部分应用可能会使用它来进行语音转文字。Transcribro的背景是为用户提供一种更安全、更私密的语音转文字解决方案,避免了云端处理可能带来的隐私泄露问题。该应用是开源的,用户可以自由地查看、修改和分发代码。
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。
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。
开源文本转语音系统
Whisper Speech是一款完全开源的文本转语音模型,由Collabora和Lion在Juwels超级计算机上训练。它支持多种语言和多种形式的输入,包括Node.js、Python、Elixir、HTTP、Cog和Docker。该模型的优势在于高效的语音合成和灵活的部署方式。定价方面,Whisper Speech完全免费。它定位于为开发者和研究人员提供一个强大的、可定制的文本转语音解决方案。
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。
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。
智能语音旗舰应用,无障碍语言记录与交流。
汉王语音王App是汉王科技基于自研多模态天地大模型,自主研发的智能语音旗舰应用。它集AI语音记录、智能翻译与同声传译于一体,支持AI精准转写、拍录同步、话稿整理、智能总结及不间断实时翻译等功能。依托全栈AI技术,汉王语音王致力于帮助用户跨越语言障碍,提高办公、学习、会议、旅游等场景的效率和便捷性。
通过AI即时反馈帮助学习者掌握中文声调和发音的在线学习平台。
语音 YuYin 是一款专注于中文发音学习的在线平台。它利用先进的AI技术,为用户提供实时的发音分析和声调反馈,帮助学习者快速掌握中文发音。该平台适合所有希望提高中文口语能力的学习者,无论是初学者还是进阶学习者。其主要优点是即时反馈和个性化学习路径,能够有效提升学习效率。平台采用订阅制付费模式,提供多样化的学习资源和进度追踪功能。
开源多模态大型语言模型,支持实时语音输入和流式音频输出。
Mini-Omni是一个开源的多模态大型语言模型,能够实现实时的语音输入和流式音频输出的对话能力。它具备实时语音到语音的对话功能,无需额外的ASR或TTS模型。此外,它还可以在思考的同时进行语音输出,支持文本和音频的同时生成。Mini-Omni通过'Audio-to-Text'和'Audio-to-Audio'的批量推理进一步增强性能。
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。
构建最好的中文Llama大模型,完全开源可商用。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型,并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持,丰富的社区活动,以及开放共享的合作环境,旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
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。
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。
让应用通过语音与文本的转换实现智能交互。
Azure 认知服务语音是微软推出的一款语音识别与合成服务,支持超过100种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。它通过创建可处理特定术语、背景噪音和重音的自定义语音模型,提高听录的准确度。此外,该服务还支持实时语音转文本、语音翻译、文本转语音等功能,适用于多种商业场景,如字幕生成、通话后听录分析、视频翻译等。
使用自得语音技术,创造属于你的角色
自得语音技术可通过简单的步骤创造出属于你的角色。类似GPT,可生成与真人无异的语音片段,在情感、音色和语速等方面与真人一致。自得语音支持快速定制角色,只需要上传一段语音即可立即生成属于你的语音角色。无需下载软件,可在浏览器上完成语音生成。同时提供API接口,方便开发者集成到自己的产品中。商用用户可享受7x24小时的技术支持。
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。
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