whisper-base-ar-quran
tarteel-ai · 工具包
用微调过的 Whisper base 模型把阿拉伯语语音转成文字,在它的评估集上词错误率达到 5.7544。适合构建阿拉伯语语音功能的开发者。
tarteel-ai · 工具包
用微调过的 Whisper base 模型把阿拉伯语语音转成文字,在它的评估集上词错误率达到 5.7544。适合构建阿拉伯语语音功能的开发者。
zhifeixie · 工具包
转写来自嘈杂、有回声、削波或重叠的录音里的英文和中文语音,并把干净的音频交给基础模型。适合处理困难音频的团队。
serendipitylabs · 工具包
在 CPU 或 CUDA GPU 上把马拉雅拉姆语语音转成文字,是 Serendipity Labs 的早期研究版本。适合想为简短清晰的录音生成转写草稿的人。
nvidia · 工具包
把英文语音转写成小写文本。由 NVIDIA NeMo 和 Suno.ai 团队开发的 1.1B FastConformer Transducer 模型,适合给应用加入语音识别的开发者。
microsoft · 工具包
紧凑的 56 亿参数模型,接收文字、图像和音频并用文字回复,上下文 128K token。适合想用一个小模型同时处理语音、视觉和文字的开发者。
marcoyang · 工具包
把 16 kHz 的语音和通用音频转成每帧 1280 个数字的特征,是约 6 亿参数的预训练 Zipformer 编码器。适合为语音识别或音频标注做微调的研究者。
JinchuanTian · 工具包
把最长约两小时的录音变成带起止时间的语音、音乐和声音事件时间线,也能转写语音并标出说话人。FP8 权重,适合单张 H100 80GB 显卡。
inclusionAI · 工具包
听音频并按文字指令用文字作答,还可选择语音回复。这是 inclusionAI 的紧凑音频语言模型,适合做中英文语音识别、语音提问和音频理解。
FireRedTeam · 工具包
检测音频中的语音、歌声和音乐,提供流式和文件式语音活动检测以及音频事件检测。适合在转写前对音频做分段或清理的语音开发者。
facebook · 工具包
把采样率为 16 kHz 的英语语音音频转成文字。这是在 960 小时 Librispeech 上微调过的 wav2vec 2.0 基础模型,适合需要转写基线的开发者和研究者。
Edge0 · 工具包
用 Whisper 风格的音频编码器加 Qwen 解码器,把多种语言的语音转成文字。适合需要多语言转写的开发者和研究者,卡里给出了英文和中文的结果。
distil-whisper · 工具包
把英语语音转成文字,速度约为 Whisper large-v3 的 6.3 倍,长音频上的准确率仍很接近。适合需要转写录音的开发者和团队。
cstr · 工具包
用 Qwen3-ASR-1.7B 的量化 GGUF 文件,在 CrispASR 里把语音、歌声和歌曲转成文字或英文。适合想在本地转写 30 种语言和 22 种中文方言的人。
oruk · 工具包
转写 25 种语言的语音,是 NVIDIA Parakeet TDT 模型的改造版,在作者的测试中词错误率更低。适合批量或实时转写录音的团队。
5CD-AI · 工具包
转写越南语以及越南语和英语混合的语音,可离线处理,也可按 0.48 秒的块流式处理,使用基于 Google EmbeddingGemma 2 音频编码器的 359M 参数模型。仅限非商业使用。
XiaomiMiMo · 工具包
转写普通话、英语和粤语的语音,包括中文方言、中英夹杂、歌词、嘈杂音频和多人会议,并自动加标点。适合需要语音转文字的团队。
vladers · 工具包
把语音转成文字,支持七种语言,是 IBM Granite Speech 5.0 TurboCTC 470M 的量化 GGUF 版本,为 transcribe.cpp 制作。适合想加入本地听写或转录功能的开发者。
Systran · 工具包
转换成 CTranslate2 格式的 Whisper small,供 faster-whisper 转写音频。适合想在 Python 里本地做语音转文字的开发者。
sakasegawa · 工具包
日语语音识别模型的 GGUF 文件,只能在 speech.cpp 中运行,支持 macOS、Windows、Linux,也可只用 CPU。适合在自己电脑上转写日语音频的人。
nezamisafa · 工具包
把波斯语语音转成文字。它是在波斯语数据集上微调的 Whisper large v3,适合转写波斯语音频的开发者和团队。