whisper.cpp 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Port of OpenAI's Whisper model in C/C++
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 65,724 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,033 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。
whisper.cpp 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Port of OpenAI's Whisper model in C/C++
DeepSpeech 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费、实时。
DeepSpeech is an open source embedded (offline, on-device) speech-to-text engine which can run in real time on devices ranging from a Raspberry Pi 4…
faster-whisper 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快。
Faster Whisper transcription with CTranslate2
whisperX 是用 Python 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。
WhisperX: Automatic Speech Recognition with Word-level Timestamps (& Diarization)
kaldi 是用 Shell 编写的命令行工具,在终端中直接使用。
kaldi-asr/kaldi is the official location of the Kaldi project.
DeepLearningExamples 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用、适合生产环境。
State-of-the-Art Deep Learning scripts organized by models - easy to train and deploy with reproducible accuracy and performance on enterprise-grade…
voice-pro 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Gradio WebUI for creators and developers, featuring key TTS (Edge-TTS, kokoro) and zero-shot Voice Cloning (E2 & F5-TTS, CosyVoice), with Whisper au…
PaddleSpeech 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
Easy-to-use Speech Toolkit including Self-Supervised Learning model, SOTA/Streaming ASR with punctuation, Streaming TTS with text frontend, Speaker …
WhisperLiveKit 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打实时。
Real-time, local speech-to-text with streaming ASR, speaker diarization, translation, and OpenAI/Deepgram-compatible APIs.
espnet 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
End-to-End Speech Processing Toolkit
speech_recognition 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Speech recognition module for Python, supporting several engines and APIs, online and offline.
A Deep-Learning-Based Chinese Speech Recognition System 基于深度学习的中文语音识别系统
A Deep-Learning-Based Chinese Speech Recognition System 基于深度学习的中文语音识别系统
mlx-audio 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A text-to-speech (TTS), speech-to-text (STT) and speech-to-speech (STS) library built on Apple's MLX framework, providing efficient speech analysis …
annyang 是用 TypeScript 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。
💬 Speech recognition for your site
wav2letter 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Facebook AI Research's Automatic Speech Recognition Toolkit
argmax-oss-swift 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
On-device Speech AI for Apple Silicon
FunClip 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
FunASR-powered video transcription, subtitle generation, and LLM-assisted clipping tool with a local Gradio UI.
PaddleX 是用 Python 编写的实用工具,用于解决具体场景问题。
All-in-One Development Tool based on PaddlePaddle
whisper-diarization 是用 Jupyter Notebook 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。
Automatic Speech Recognition with Speaker Diarization based on OpenAI Whisper
wenet 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打适合生产环境。
Production First and Production Ready End-to-End Speech Recognition Toolkit
ml-road 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Machine Learning and Agentic AI Resources, Practice and Research
porcupine 是用 Python 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。
On-device wake word detection powered by deep learning
Voice Recognition to Text Tool / 一个离线运行的本地音视频转字幕工具,输出json、srt字幕、纯文字格式
Voice Recognition to Text Tool / 一个离线运行的本地音视频转字幕工具,输出json、srt字幕、纯文字格式
whisper-jax 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
JAX implementation of OpenAI's Whisper model for up to 70x speed-up on TPU.
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 66,033 个,本站已收录 65,724 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。