Una Canalización de Voz a Texto Optimizada para el Modelo Whisper que Soporta Múltiples Motores de Inferencia
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WhisperS2T tiene 576 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 76 veces. WhisperS2T está escrito principalmente en Jupyter Notebook. Se desarrolla activamente desde 2023. WhisperS2T está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: asr, deep-learning, speech-recognition, speech-to-text.
Una Canalización de Voz a Texto Optimizada para el Modelo Whisper que Soporta Múltiples Motores de Inferencia
WhisperS2T es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
Sí. WhisperS2T es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
WhisperS2T está disponible bajo la licencia MIT.
WhisperS2T está escrito principalmente en Jupyter Notebook.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://opensourceai.tech/project/shashikg-whispers2t.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.