产品库

一个具有先进语音活动检测、唤醒词激活和即时转录功能的稳健、高效、低延迟的语音到文本库。

RealtimeSTT是一个开源的语音识别模型，能够实时将语音转换为文本。它使用了先进的语音活动检测技术，可以自动检测语音的开始和结束，无需手动操作。此外，它还支持唤醒词激活功能，用户可以通过说出特定的唤醒词来启动语音识别。该模型具有低延迟、高效率的特点，适合需要实时语音转录的应用场景，如语音助手、会议记录等。它基于Python开发，易于集成和使用，且在GitHub上开源，社区活跃，不断有新的更新和改进。

基于ESP32的AI聊天机器人项目，可实现多语言对话与声纹识别

xiaozhi-esp32 是一个开源的 AI 聊天机器人项目，基于乐鑫的 ESP-IDF 开发。它将大语言模型与硬件设备相结合，使用户能够打造出个性化的 AI 伴侣。项目支持多种语言的语音识别与对话，具备声纹识别功能，能够识别不同用户的语音特征。其开源特性降低了 AI 硬件开发的门槛，为学生、开发者等群体提供了宝贵的学习资源，有助于推动 AI 技术在硬件领域的应用与创新。项目目前免费开源，适合不同层次的开发者进行学习与二次开发。

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。

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。

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。

世界最精确的AI语音转录服务

Rev AI提供高精度的语音转录服务，支持58种以上语言，能够将视频和语音应用中的语音转换为文本。它通过使用世界上最多样化的声音集合进行训练，为视频和语音应用设定了准确性标准。Rev AI还提供实时流媒体转录、人类转录、语言识别、情感分析、主题提取、总结和翻译等服务。Rev AI的技术优势在于低词错误率、对性别和种族口音的最小偏见、支持更多语言以及提供最易读的转录文本。此外，它还符合世界顶级的安全标准，包括SOC II、HIPAA、GDPR和PCI合规性。

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。

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。

与大型语言模型进行自然的语音对话

OpenVoiceChat是一个开源项目，旨在提供一个与大型语言模型（LLM）进行自然语音对话的平台。它支持多种语音识别（STT）、文本到语音（TTS）和LLM模型，允许用户通过语音与AI进行交互。项目采用Apache-2.0许可，强调开放性和易用性，目标是成为封闭商业实现的开源替代品。

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。

300行代码实现基于LLM的语音转录。

WeST是一个开源的语音识别转录模型，以300行代码的简洁形式，基于大型语言模型（LLM）实现语音到文本的转换。它由一个大型语言模型、一个语音编码器和一个投影器组成，其中仅投影器部分可训练。WeST的开发灵感来源于SLAM-ASR和LLaMA 3.1，旨在通过简化的代码实现高效的语音识别功能。

自然交互的语音理解和生成基础模型

FunAudioLLM是一个旨在增强人类与大型语言模型(Large Language Models, LLMs)之间自然语音交互的框架。它包含两个创新模型：SenseVoice负责高精度多语种语音识别、情绪识别和音频事件检测；CosyVoice负责自然语音生成，支持多语种、音色和情绪控制。SenseVoice支持超过50种语言，具有极低的延迟；CosyVoice擅长多语种语音生成、零样本上下文生成、跨语言语音克隆和指令跟随能力。相关模型已在Modelscope和Huggingface上开源，并在GitHub上发布了相应的训练、推理和微调代码。

智能穿戴项链，革新对话记录与管理方式。

Friend是一款领先的开源AI穿戴设备，它通过连接移动设备，提供自动、高质量的会议、聊天和语音备忘录的实时转录服务。它具备实时AI音频处理能力，低功耗蓝牙技术，以及开源软件设计，使得用户能够方便地访问和贡献代码。该产品以其便携性、实用性和开源性，为需要高效记录和管理对话内容的用户提供了一个创新解决方案。

开源、精准、方便的视频切片工具

FunClip是一款完全开源、本地部署的自动化视频剪辑工具，通过调用阿里巴巴通义实验室开源的FunASR Paraformer系列模型进行视频的语音识别，随后用户可以自由选择识别结果中的文本片段或说话人，点击裁剪按钮即可获取对应片段的视频。FunClip集成了阿里巴巴开源的工业级模型Paraformer-Large，是当前识别效果最优的开源中文ASR模型之一，并且能够一体化的准确预测时间戳。

转录任何语音、音频、视频到文字

Voicetapp是一个强大的基于云端的人工智能软件，通过最新的语音识别技术，帮助您将任何语音、音频和视频自动转换为文字。具备高达99%的准确度。支持170种语言和方言。具备演讲者识别、实时转录、多种音频输入格式等功能。提供不同的定价计划。

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。

一个免费开源的简历生成器，简化简历创建、更新和分享过程。

Reactive Resume 是一个由 Amruth Pillai 开发的免费开源简历生成器，旨在帮助用户轻松创建、更新和分享简历。该项目已持续开发超过3年，具备丰富的功能和高度的灵活性。它采用 MIT 开源许可证，用户可以自由使用和修改代码，甚至可以通过 Docker 自行托管。其支持多种语言、多种简历模板和自定义功能，满足不同用户的需求。作为一款完全免费且无广告的产品，它以实用性和便捷性为主要优势，致力于帮助求职者在求职过程中脱颖而出。

Whisper Turbo 是一款免费在线快速准确的语音识别工具。

Whisper Turbo 是基于 Whisper Large-v3 模型优化的语音识别工具，专为快速语音转录而设计。它利用先进的 AI 技术，能够高效地将不同音频源的语音转换为文本，支持多种语言和口音。该工具免费提供给用户，旨在帮助人们节省时间和精力，提高工作效率。其主要面向需要快速准确转录语音内容的用户，如博主、内容创作者、企业等，为他们提供便捷的语音转文字解决方案。

DeepSeek-R1-Zero 是一款通过大规模强化学习训练的推理模型，无需监督微调即可实现卓越推理能力。

DeepSeek-R1-Zero 是由 DeepSeek 团队开发的推理模型，专注于通过强化学习提升模型的推理能力。该模型在无需监督微调的情况下，展现出强大的推理行为，如自我验证、反思和生成长链推理。其主要优点包括高效推理能力、无需预训练即可使用，以及在数学、代码和推理任务上的卓越表现。该模型基于 DeepSeek-V3 架构开发，支持大规模推理任务，适用于研究和商业应用。

DeepSeek-R1 是一款高性能推理模型，支持多种语言和任务，适用于研究和商业应用。

DeepSeek-R1 是 DeepSeek 团队推出的第一代推理模型，通过大规模强化学习训练，无需监督微调即可展现出卓越的推理能力。该模型在数学、代码和推理任务上表现优异，与 OpenAI-o1 模型相当。DeepSeek-R1 还提供了多种蒸馏模型，适用于不同规模和性能需求的场景。其开源特性为研究社区提供了强大的工具，支持商业使用和二次开发。

百聆是一个类似GPT-4o的语音对话机器人，通过ASR+LLM+TTS实现，低配置也可运行，支持打断。

百聆是一个开源的语音对话助手，旨在通过语音与用户进行自然的对话。该项目结合了语音识别(ASR)、语音活动检测(VAD)、大语言模型(LLM)和语音合成(TTS)技术，提供高质量的语音对话体验。其主要优点是无需GPU即可实现类GPT-4o的对话效果，适用于各种边缘设备和低资源环境。百聆完全开源，鼓励社区贡献与二次开发，用户可以根据自己的需求进行定制和优化。

一个基于文本生成图像的预训练模型，具有80亿参数和Apache 2.0开源许可。

Flex.1-alpha 是一个强大的文本到图像生成模型，基于80亿参数的修正流变换器架构。它继承了FLUX.1-schnell的特性，并通过训练指导嵌入器，使其无需CFG即可生成图像。该模型支持微调，并且具有开放源代码许可（Apache 2.0），适合在多种推理引擎中使用，如Diffusers和ComfyUI。其主要优点包括高效生成高质量图像、灵活的微调能力和开源社区支持。开发背景是为了解决图像生成模型的压缩和优化问题，并通过持续训练提升模型性能。

这是一个基于Qwen2.5-32B模型的4位量化版本，专为高效推理和低资源部署设计。

该产品是一个基于Qwen2.5-32B的4位量化语言模型，通过GPTQ技术实现高效推理和低资源消耗。它在保持较高性能的同时，显著降低了模型的存储和计算需求，适合在资源受限的环境中使用。该模型主要面向需要高性能语言生成的应用场景，如智能客服、编程辅助、内容创作等。其开源许可和灵活的部署方式使其在商业和研究领域具有广泛的应用前景。

一个开源的产品管理平台，借助AI帮助团队探索问题、构思解决方案、优先排序功能并规划路线图。

Eververse是一个开源的产品管理平台，旨在为产品团队提供一个高效、智能的工作环境。它通过AI技术，帮助团队成员快速处理用户反馈，自动生成产品待办事项列表，并通过预测性AI优先级排序等功能，优化产品规划和管理流程。Eververse的主要优点包括开源免费、强大的AI辅助写作和分析功能、高度可定制的视图和工作流等。它主要面向产品团队，尤其是那些需要快速迭代和优化产品路线图的团队。Eververse提供免费版本，同时也有一些高级功能需要付费解锁。

OpenLIT是用于GenAI和LLM应用可观察性的开源平台。

OpenLIT是一个开源的AI工程平台，专注于生成式AI和大型语言模型（LLM）应用的可观察性。它通过提供代码透明度、隐私保护、性能可视化等功能，帮助开发者简化AI开发流程，提高开发效率和应用性能。作为开源项目，用户可以自由查看代码或自行托管，确保数据安全和隐私。其主要优点包括易于集成、支持OpenTelemetry原生集成、提供细粒度的使用洞察等。OpenLIT面向AI开发者、数据科学家和企业，旨在帮助他们更好地构建、优化和管理AI应用。目前未明确具体价格，但从开源特性来看，可能对基础功能提供免费使用。

基于Kokoro和ONNX运行时的文本到语音（TTS）项目。

kokoro-onnx是一个基于Kokoro模型和ONNX运行时的文本到语音（TTS）项目。它支持英语，并计划支持法语、日语、韩语和中文。该模型在macOS M1上具有接近实时的快速性能，并提供多种声音选择，包括耳语。模型轻量级，约为300MB（量化后约为80MB）。该项目在GitHub上开源，采用MIT许可证，方便开发者集成和使用。

将电子书转换为有声书的工具。

Audiblez是一个利用Kokoro高质量语音合成技术，将普通电子书（.epub格式）转换为.m4b格式有声书的工具。它支持多种语言和声音，用户可以通过简单的命令行操作完成转换，极大地丰富了电子书的阅读体验，尤其适合在开车、运动等不方便阅读的场景下使用。该工具由Claudio Santini在2025年开发，遵循MIT许可证免费开源。

一个实时适应未见任务的自适应大型语言模型框架。

SakanaAI/self-adaptive-llms是一个名为Transformer²的自适应框架，旨在解决传统微调方法计算密集且处理多样化任务能力静态的挑战。该框架能够在推理过程中通过两步机制实时调整大型语言模型（LLMs）以适应未见任务：首先，调度系统识别任务属性；然后，使用强化学习训练的任务特定'专家'向量被动态混合，以获得针对输入提示的目标行为。主要优点包括实时任务适应性、计算效率和灵活性。该项目由SakanaAI团队开发，目前在GitHub上开源，拥有195颗星和12次分叉。

InternLM3-8B-Instruct是一个开源的80亿参数指令模型，用于通用用途和高级推理。

InternLM3-8B-Instruct是InternLM团队开发的大型语言模型，具有卓越的推理能力和知识密集型任务处理能力。该模型在仅使用4万亿高质量词元进行训练的情况下，实现了比同级别模型低75%以上的训练成本，同时在多个基准测试中超越了Llama3.1-8B和Qwen2.5-7B等模型。它支持深度思考模式，能够通过长思维链解决复杂的推理任务，同时也具备流畅的用户交互能力。该模型基于Apache-2.0许可证开源，适用于需要高效推理和知识处理的各种应用场景。

一个强大的OCR包，使用最先进的视觉语言模型提取图像中的文本。

ollama-ocr是一个基于ollama的光学字符识别（OCR）模型，能够从图像中提取文本。它利用先进的视觉语言模型，如LLaVA、Llama 3.2 Vision和MiniCPM-V 2.6，提供高精度的文本识别。该模型对于需要从图片中获取文本信息的场景非常有用，如文档扫描、图像内容分析等。它开源免费，易于集成到各种项目中。