pocketsphinx 是用 C 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打轻量。
A small speech recognizer
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,729 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
pocketsphinx 是用 C 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打轻量。
A small speech recognizer
distil-whisper 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打速度快。
Distilled variant of Whisper for speech recognition. 6x faster, 50% smaller, within 1% word error rate.
whisper-asr-webservice 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
OpenAI Whisper ASR Webservice API
whisper-standalone-win 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快。
Whisper & Faster-Whisper standalone executables for those who don't want to bother with Python.
这是一个全自动(音频)视频翻译项目。利用Whisper识别声音,AI大模型翻译字幕,最后合并字幕视频,生成翻译后的视频。
这是一个全自动(音频)视频翻译项目。利用Whisper识别声音,AI大模型翻译字幕,最后合并字幕视频,生成翻译后的视频。
willow 是用 C 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打支持自托管、开源免费。
Open source, local, and self-hosted Amazon Echo/Google Home competitive Voice Assistant alternative
whishper 是用 Svelte 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面。
Transcribe any audio to text, translate and edit subtitles 100% locally with a web UI. Powered by whisper models!
qwen-audio-agent 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打实时。
A realtime voice runtime that keeps Agents talking, working, and present. Real-time Voice Runtime for AI Agents
lingvo 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Lingvo
rhasspy 是用 Shell 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Offline private voice assistant for many human languages
STT 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
🐸STT - The deep learning toolkit for Speech-to-Text. Training and deploying STT models has never been so easy.
tensorflow-speech-recognition 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🎙Speech recognition using the tensorflow deep learning framework, sequence-to-sequence neural networks
voice 是用 TypeScript 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
:microphone: React Native Voice Recognition library for iOS and Android (Online and Offline Support)
MOSS-Transcribe-Diarize 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
A 0.9B model for long-form transcription in 50+ languages with speaker diarization, timestamps, and acoustic event awareness
parlor 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理,主打实时。
On-device, real-time multimodal AI with features similar to GPT-Live
FireRedASR 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
Open-source industrial-grade ASR models supporting Mandarin, Chinese dialects and English, achieving a new SOTA on public Mandarin ASR benchmarks, w…
中文语音识别; Mandarin Automatic Speech Recognition;
中文语音识别; Mandarin Automatic Speech Recognition;
julius 是用 C 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打开源免费。
Open-Source Large Vocabulary Continuous Speech Recognition Engine
awesome-diarization 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of awesome Speaker Diarization papers, libraries, datasets, and other resources.
lip-reading-deeplearning 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:unlock: Lip Reading - Cross Audio-Visual Recognition using 3D Architectures
alan-sdk-ios 是用 Objective-C 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The Self-Coding System for Your App — Alan AI SDK for iOS
wer_are_we 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Attempt at tracking states of the arts and recent results (bibliography) on speech recognition.
alan-sdk-android 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
The Self-Coding System for Your App — Alan AI SDK for Android
whisper-turbo 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打跨平台。
Cross-Platform, GPU Accelerated Whisper 🏎️
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 66,044 个,本站已收录 65,729 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。