1.我把中文识别能力最好的广东广东开源ASR模型封装为API服务了
2.OpenAI 开源的免费 AI 语音转文字工具 - Whisper，一步一步本地部署运行
3.ASRT：一个中文语音识别系统

我把中文识别能力最好的语音源码音识开源ASR模型封装为API服务了

       当我沉醉于优质的播客内容，总是识别渴望将其文字版记录下来便于学习，但市面上的话语大多数语音识别（ASR）服务要么是封闭源代码，要么收费高昂。广东广东这启发了我一个想法：为何不亲手打造一个开源且易用的语音源码音识同花顺最终控制人源码ASR API？现在，我荣幸地分享，识别我已经将性能卓越的话语中文识别开源ASR模型封装成了API服务。

       面对开发者和小型企业可能面临的广东广东成本问题，以及对定制开发和研究的语音源码音识限制，我选择开发一个开源解决方案。识别它的话语目标是为所有人提供一个强大、友好且价格亲民的广东广东语音转文字工具。

       使用起来极其简便：首先，语音源码音识确保你安装了必要的识别Python库，然后运行app.py即可。服务在0.0.0.0的端口运行。如果你偏爱Docker，我提供了相应的股票卖点指标源码镜像和部署指南，让部署变得轻而易举。

       为了提升用户体验，我还在研发一个简洁的前端界面，尽管它尚在发展中，但未来将逐步完善。一旦完成，我将同步分享给大家，敬请期待。

       我开源这个项目，手写框架源码分析旨在让更多人受益于中文语音识别技术的普及。相信有了这个开源API，这个领域将得到更广泛的推动和创新。

OpenAI 开源的免费 AI 语音转文字工具 - Whisper，一步一步本地部署运行

       OpenAI 推出的开源免费工具 Whisper，以其出色的语音识别功能吸引了不少关注。这款模型不仅能够进行多语言的语音转文本，还能进行语音翻译和语言识别，实用价值极高。产品溯源码真伪市面上许多语音转文字服务如讯飞语记等都收费，而Whisper作为开源选择，无疑是一个经济实惠且性能强大的解决方案。

       想在本地体验Whisper，首先需要为Windows设备安装ffmpeg和rust。ffmpeg可以从ffmpeg.org下载并配置环境变量，而rust则可以从rust-lang.org获取并确保命令行可用。接着，创建一个python虚拟环境，auto js源码构建安装Whisper所需的依赖库。

       运行Whisper的过程相当直接。通过命令行，只需提供音频文件如"Haul.mp3"，并指定使用"medium"模型（模型大小从tiny到large递增）。首次运行时，Whisper会自动下载并加载模型，然后开始识别并输出文本，同时将结果保存到文件中。如果想在Python代码中集成，也相当简单。

       如果你对此技术感兴趣，不妨亲自尝试一下。项目的源代码可以在github.com/openai/whisper找到。这不仅是一次AI技术的体验，还可能开启语音转文字的新篇章。更多详情可参考gpt.com/article/的信息。

       标签推荐：#AI技术 #OpenAI开源 #Whisper模型 #语音转文字 #ChatGPT应用

ASRT：一个中文语音识别系统

       ASRT是AI柠檬博主开发的中文语音识别系统，基于深度学习，采用CNN和CTC方法训练，具有高准确率。系统包含声学模型、语言模型，提供基于ASRT的语音识别应用软件，支持Windows UWP和.Net平台。深度学习在语音识别领域的影响深远，ASRT采用深层全卷积神经网络，结合VGG网络配置，实现端到端训练，将语音波形转录为中文拼音，再通过最大熵隐含马尔可夫模型转换为文本。项目使用Python的HTTP协议基础服务器包，提供网络HTTP协议的语音识别API。系统流程包括特征提取、声学模型、CTC解码和语言模型，基于HTTP协议的API接口支持语音识别功能。客户端分为UWP和WPF两种，通过自动控制录音和异步请求实现长时间连续语音识别。未来，ASRT将加入说话人识别系统，实现AI实际应用中的“认主”行为。项目源码在GitHub上开源。