whisper相关的开源项目 (asr)

基于 Whisper(OpenAI 的开源语音识别模型)的开源项目有很多,涵盖了不同应用场景和优化方向。以下是一些值得关注的项目:


1. 核心工具 & 增强版 Whisper

  • OpenAI Whisper

    • 由 OpenAI 开源的通用语音识别模型,支持多语言转录和翻译,基于 PyTorch 实现。
  • faster-whisper

    • 使用 CTranslate2 加速推理,支持 CPU/GPU,速度比原版快 4 倍,内存占用更低。
    • 适合需要高效部署的场景。API 与原始 Whisper 兼容。
  • WhisperX

    基于faster-whisper,在 Whisper 基础上增加了:

    • Word-level Timestamps (精确到词级时间戳)
      基于 wav2vec2 对齐的精准词级时间戳
    • Speaker Diarization(说话人分离) 是指将包含多人对话的音频流,按不同说话人 分割成独立片段的过程,核心目标是回答:
      • "谁在什么时候说了什么?"
    • Phoneme-Based ASR (音素级ASR)
      针对音素 (语音最小区分单位,如 "tap" 中的 /p/)优化的自动语音识别模型。
      • 细粒度识别,提升发音差异捕捉能力。
    • 语音活动检测(VAD)
      其核心作用是区分有效语音段与静音/背景噪声,为后续语音处理提供纯净输入。通过仅处理有效语音段提升批处理(batching)效率。
  • whisper.cpp

    • 纯 C/C++ 实现的 Whisper,支持量化模型(轻量级),可在树莓派、手机等边缘设备运行。
    • 支持 macOS、iOS、Android 等平台。
  • insanely-fast-whisper

    • 结合 Transformers 和 Flash Attention 2,实现极速转录(支持批量处理)。

2. 图形界面 & 易用工具

  • whisper-asr-webservice

    • 将 Whisper 封装为 REST API,方便后端调用。
  • Whisper WebUI

    • 基于Gradio的 Web 的交互界面,适合浏览器端使用。
  • Whisper Web

    • 直接在浏览器中运行,无需后端服务器。
  • Whisper Desktop

    • 跨平台桌面应用(Windows/Linux/macOS),支持实时麦克风输入转录。
  • Buzz

    • 简洁的桌面客户端,支持离线转录和翻译(Windows/macOS/Linux)。

3. 实时转录 & 直播应用

  • whisper-live

    • 低延迟实时语音转录,支持直播流或会议场景。
  • whisper-streaming

    • 实时流式处理,逐句输出结果,减少延迟。

4. 开发者工具 & 集成


5. 视频翻译配音工具

  • VideoLingo

    • Netflix级字幕切割、翻译、对齐、甚至加上配音,一键全自动视频搬运AI字幕组
    • 使用 WhisperX 进行单词级和低幻觉字幕识别
  • pyvideotrans

    • 支持视频字幕, 语音识别转录、语音合成、字幕翻译。
    • 语音识别支持 faster-whisper和openai-whisper

选择建议

  • 追求速度faster-whisperwhisper.cpp
  • 低资源设备whisper.cpp(量化模型)
  • 实时场景whisper-streamingwhisper-live
  • 易用性BuzzWhisper Desktop
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