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apache源码编译的日志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，我提供了相应的方块娱乐棋牌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，红色博客源码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。无名汉化gtasa源码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，花园视频解析源码安装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。