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RuntimeSpeechRecognizer

RuntimeSpeechRecognizer

基于OpenAI的Whisper的语音识别项目

RuntimeSpeechRecognizer是一个高效的语音识别项目，基于OpenAI的Whisper技术，提供快速且准确的识别。支持英语和多语言（多达100种语言），提供从75 MB到2.9 GB多种模型尺寸。自动下载语言模型，支持将识别的语音翻译成英语，特性可定制，无需静态库或外部依赖，兼容多个平台（Windows、Mac、Linux、Android、iOS等）。

Runtime Speech Recognizer语音识别OpenAI's WhisperUnreal Engine高性能Github开源项目
访问官网GitHub文档

项目介绍：Runtime Speech Recognizer

Runtime Speech Recognizer 是一个高性能的语音识别项目，依托于 OpenAI 的 Whisper 引擎进行开发，专为提供快速而精确的语音识别服务而设计。

项目特点

  • 快速识别速度：项目着力于实现高效的语音识别，保证用户体验的流畅性。
  • 多语言支持：提供英语以及多语言模型，能够支持多达100种语言的语音识别。
  • 多种模型尺寸：用户可以根据需求选择不同大小的模型，从75 MB到2.9 GB不等。
  • 自动下载语言模型：用户在编辑器中可以轻松自动下载所需的语言模型，方便快捷。
  • 可选翻译功能：识别到的语音可以选择翻译成英文，提供更广泛的应用场景。
  • 自定义属性：允许用户根据具体需求调整设置，更灵活地使用语音识别功能。
  • 简易的模型选择：用户可以简单地在设置中选择所需的模型大小和语言，操作方便。
  • 无静态库或外部依赖：完全独立运行，无需额外依赖库，增强了系统的兼容性和稳定性。
  • 跨平台兼容性：支持多种操作系统，包括 Windows、Mac、Linux、Android 和 iOS 等。

额外信息

Runtime Speech Recognizer 的实现基于 whisper.cpp，确保项目的性能和可靠性。通过这一平台，用户可以在不同的应用场景中轻松集成语音识别功能。

致谢

如果您对本项目感兴趣或赞赏作者的工作，可以通过一些方式来进行支持。同时，作者也乐意接收更多合作机会，通过邮箱 gtreshchev@gmail.com 可以联系作者。

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