需求人群:
"目标受众主要是开发者和企业,特别是那些需要在应用程序中集成实时语音识别功能的团队。对于希望提高工作效率、改善用户体验或开发智能语音交互产品的开发者来说,RealtimeSTT是一个强大的工具。它的开源性质也使得开发者可以根据自己的需求进行定制和优化。"
使用场景示例:
开发一个语音助手应用,用户可以通过语音指令控制设备或获取信息。
在会议中实时转录会议内容,方便会后整理和回顾。
创建一个智能客服系统,通过语音识别用户问题并提供自动回答。
产品特色:
实时语音转录:能够将实时语音流即时转换为文本,延迟低,效率高。
语音活动检测:自动检测语音的开始和结束,无需手动触发录音和停止。
唤醒词激活:支持设置唤醒词,通过说出特定词汇来激活语音识别功能。
支持多种语言:可以自动检测和转录多种语言的语音,适应不同语言环境。
可定制性强:开发者可以根据需要定制模型参数,优化识别效果。
集成简单:提供简洁的API接口,方便与其他应用程序或系统集成。
使用教程:
1. 安装RealtimeSTT库:通过pip命令安装RealtimeSTT及其依赖项。
2. 导入库并初始化:在Python代码中导入RealtimeSTT,并创建AudioToTextRecorder实例。
3. 配置参数:根据需要设置模型参数,如语言、唤醒词等。
4. 启动录音和转录:调用相关方法开始录音,并实时获取转录结果。
5. 处理转录文本:将转录的文本进行后续处理,如显示、存储或进一步分析。
6. 停止录音:在适当的时候停止录音,结束语音识别流程。
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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。
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。
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。
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。
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。
Huginn-0125是一个35亿参数的潜变量循环深度模型,擅长推理和代码生成。
Huginn-0125是一个由马里兰大学帕克分校Tom Goldstein实验室开发的潜变量循环深度模型。该模型拥有35亿参数,经过8000亿个token的训练,在推理和代码生成方面表现出色。其核心特点是通过循环深度结构在测试时动态调整计算量,能够根据任务需求灵活增加或减少计算步骤,从而在保持性能的同时优化资源利用。该模型基于开源的Hugging Face平台发布,支持社区共享和协作,用户可以自由下载、使用和进一步开发。其开源性和灵活的架构使其成为研究和开发中的重要工具,尤其是在资源受限或需要高性能推理的场景中。
Gen AI Toolbox for Databases 是一个开源服务器,用于简化与数据库交互的 Gen AI 工具的开发。
Gen AI Toolbox for Databases 是一个开源工具,旨在帮助开发者更轻松、快速且安全地构建与数据库交互的生成式 AI 工具。它通过处理连接池、身份验证等复杂性,简化了工具的开发和部署过程。该工具支持多种数据库,包括 AlloyDB、Cloud SQL、MySQL、PostgreSQL 等,并提供端到端的可观测性支持,如 OpenTelemetry 集成。它适用于需要高效开发和安全访问数据库的应用场景,目前是免费开源的。
On-device Sora 是一个基于扩散模型的移动设备端文本到视频生成项目。
On-device Sora 是一个开源项目,旨在通过线性比例跳跃(LPL)、时间维度标记合并(TDTM)和动态加载并发推理(CI-DL)等技术,实现在移动设备(如 iPhone 15 Pro)上高效的视频生成。该项目基于 Open-Sora 模型开发,能够根据文本输入生成高质量视频。其主要优点包括高效性、低功耗和对移动设备的优化。该技术适用于需要在移动设备上快速生成视频内容的场景,如短视频创作、广告制作等。项目目前开源,用户可以免费使用。
基于 PyTorch 的音乐、歌曲和音频生成工具包,支持高质量音频生成
InspireMusic 是一个专注于音乐、歌曲和音频生成的 AIGC 工具包和模型框架,采用 PyTorch 开发。它通过音频标记化和解码过程,结合自回归 Transformer 和条件流匹配模型,实现高质量音乐生成。该工具包支持文本提示、音乐风格、结构等多种条件控制,能够生成 24kHz 和 48kHz 的高质量音频,并支持长音频生成。此外,它还提供了方便的微调和推理脚本,方便用户根据需求调整模型。InspireMusic 的开源旨在赋能普通用户通过音乐创作提升研究中的音效表现。
本地运行的AI模型训练与部署工具,支持个性化训练和多平台使用。
Kolosal AI 是一款用于本地设备训练和运行大型语言模型(LLMs)的工具。它通过简化模型训练、优化和部署流程,使用户能够在本地设备上高效地使用 AI 技术。该工具支持多种硬件平台,提供快速的推理速度和灵活的定制能力,适合从个人开发者到大型企业的广泛应用场景。其开源特性也使得用户可以根据自身需求进行二次开发。
RAG-FiT是一个用于提升LLMs利用外部信息能力的库,通过特别创建的RAG增强数据集对模型进行微调。
RAG-FiT是一个强大的工具,旨在通过检索增强生成(RAG)技术提升大型语言模型(LLMs)的能力。它通过创建专门的RAG增强数据集,帮助模型更好地利用外部信息。该库支持从数据准备到模型训练、推理和评估的全流程操作。其主要优点包括模块化设计、可定制化工作流以及对多种RAG配置的支持。RAG-FiT基于开源许可,适合研究人员和开发者进行快速原型开发和实验。
s1是一个基于Qwen2.5-32B-Instruct微调的推理模型,仅用1000个样本进行训练。
s1是一个推理模型,专注于通过少量样本实现高效的文本生成能力。它通过预算强制技术在测试时进行扩展,能够匹配o1-preview的性能。该模型由Niklas Muennighoff等人开发,相关研究发表在arXiv上。模型使用Safetensors技术,具有328亿参数,支持文本生成任务。其主要优点是能够通过少量样本实现高质量的推理,适合需要高效文本生成的场景。
将口语转化为优雅文字的AI写作工具,让写作变得轻松自然。
Bulletpen是一款创新的AI写作应用,旨在帮助用户将口头表达转化为高质量的书面文本。它通过语音识别和自然语言处理技术,将用户的口语内容进行优化和润色,生成结构清晰、语言流畅的书面文本。该产品的主要优点是能够显著提高写作效率,尤其适合那些在写作时感到困难或缺乏灵感的用户。Bulletpen由17岁的高中生Rexan Wong开发,目标是为学生、作家和内容创作者提供一个简单易用的写作辅助工具。它提供免费和付费两种计划,满足不同用户的需求。
EasyWeb是一个用于构建和部署与浏览器交互的AI代理的开放平台。
EasyWeb是一个基于AI的开放平台,专注于构建和部署能够与浏览器交互的智能代理。它通过提供一个简单易用的界面,让用户能够快速部署AI代理来完成各种浏览器相关任务,如旅行规划、在线购物和新闻收集等。该平台基于OpenHands架构,支持并行处理多个用户请求,并允许用户根据需要切换不同的代理和LLM(大型语言模型)。其主要优点包括部署简单、使用方便、支持多种任务类型,并且完全开源,适合开发者和研究人员进行二次开发和研究。EasyWeb的出现为AI在自动化任务中的应用提供了新的可能性,同时也为相关领域的研究和开发提供了有力的支持。
本地运行的人工智能代理,无缝自动化工程任务。
Codename Goose 是一款本地运行的人工智能代理工具,旨在帮助开发者高效完成工程任务。它强调开源和本地运行,确保用户对任务执行有完全控制权。通过连接外部服务器或API,Goose 可以根据用户需求进行扩展,实现复杂任务的自动化处理,从而让开发者专注于更重要的工作。Goose 的开源特性鼓励开发者参与贡献和创新,其本地运行的模式保障了数据隐私和任务执行效率。
开源的深度研究工具,旨在通过开源框架复现类似Deep Research的功能
Open-source DeepResearch 是一个开源项目,旨在通过开源的框架和工具复现类似 OpenAI Deep Research 的功能。该项目基于 Hugging Face 平台,利用开源的大型语言模型(LLM)和代理框架,通过代码代理和工具调用实现复杂的多步推理和信息检索。其主要优点是开源、可定制性强,并且能够利用社区的力量不断改进。该项目的目标是让每个人都能在本地运行类似 DeepResearch 的智能代理,使用自己喜爱的模型,并且完全本地化和定制化。
结合DeepSeek R1推理能力和Claude创造力及代码生成能力的统一API和聊天界面。
DeepClaude是一个强大的AI工具,旨在将DeepSeek R1的推理能力与Claude的创造力和代码生成能力相结合,通过统一的API和聊天界面提供服务。它利用高性能的流式API(用Rust编写)实现即时响应,同时支持端到端加密和本地API密钥管理,确保用户数据的隐私和安全。该产品是完全开源的,用户可以自由贡献、修改和部署。其主要优点包括零延迟响应、高度可配置性以及支持用户自带密钥(BYOK),为开发者提供了极大的灵活性和控制权。DeepClaude主要面向需要高效代码生成和AI推理能力的开发者和企业,目前处于免费试用阶段,未来可能会根据使用量收费。
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