Inicio Proyectos stephanie-va
stephanie-va

stephanie-va

por SlapBot · GitHub

Stephanie es una plataforma de código abierto construida específicamente para aplicaciones controladas por voz, así como para automatizar tareas diarias imitando gran parte del trabajo de un asistente virtual.

Ver en GitHub
En palabras simples

Crea aplicaciones controladas por voz que automatizan tareas diarias como un asistente virtual.

⭐ Estrellas
🍴 Ramas
📜 Licencia
Uso comercial permitido
📅 Creado
🔄 Último commit
🏷️ Categoría
💻 Lenguaje
¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
stephanie-va — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
798797
2026-07-202026-07-29
📈 Sigue stephanie-va

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

Stephanie es una plataforma de código abierto construida específicamente para aplicaciones controladas por voz, así como para automatizar tareas diarias imitando gran parte del trabajo de un asistente virtual.

stephanie-va tiene 797 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 127 veces. stephanie-va está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2017. stephanie-va está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: intent-prediction, personal-assistant, python, speech-recognition.

Frequently asked questions

¿Qué es stephanie-va?

Stephanie es una plataforma de código abierto construida específicamente para aplicaciones controladas por voz, así como para automatizar tareas diarias imitando gran parte del trabajo de un asistente virtual.

¿stephanie-va es de código abierto?

stephanie-va es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.

¿stephanie-va es gratis?

Sí. stephanie-va es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está stephanie-va?

stephanie-va está disponible bajo la licencia MIT.

¿En qué lenguaje está escrito stephanie-va?

stephanie-va está escrito principalmente en Python.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
OpenSourceAI badge — stephanie-va

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=slapbot-stephanie-va)](https://opensourceai.tech/project/slapbot-stephanie-va.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con🧬 Ver el mapa de ADN →
Dragonfire
el asistente virtual de código abierto para distribuciones de Linux basadas en Ubuntu
1.4k · artificial-intelligence
compartevirtual-assistantpersonal-assistant
leon
🧠 Leon es tu asistente personal de código abierto.
17.4k · ai
compartevirtual-assistantpersonal-assistant
Speech-and-Text
Conversión de voz a texto (PocketSphinx, API de Iflytex, API de Baidu) y de texto a voz (pyttsx…
341 · speech-recognition
compartespeech-to-textspeech-recognition
react-speech-recognition
💬Reconocimiento de voz para tu aplicación React
842 · react
compartespeech-to-textspeech-recognition
kalliope
Kalliope es un marco que te ayudará a crear tu propio asistente personal.
1.8k · bot
compartepersonal-assistantspeech-to-text
speech_recognition
Módulo de reconocimiento de voz para Python, que soporta varios motores y APIs, en línea y fuer…
9k · audio
compartespeech-to-textspeech-recognition
VoiceStreamAI
Transcripción de audio en casi tiempo real utilizando Whisper autoalojado y WebSocket en Python…
959 · ai
compartespeech-to-textspeech-recognition
whisper-playground
Construye aplicaciones web de speech2text en tiempo real usando Whisper de OpenAI https://opena…
834 · machine-learning
compartespeech-to-textspeech-recognition
annyang
💬 Reconocimiento de voz para tu sitio
6.8k · speech
compartespeech-to-textspeech-recognition
stt
Herramienta de reconocimiento de voz a texto / 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
4.7k · speech
compartespeech-to-textspeech-recognition

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.