kokoro-onnxkokoro-onnx是一个基于Kokoro模型和ONNX运行时的文本到语音(TTS)项目。它支持英语,并计划支持法语、日语、韩语和中文。该模型在macOS M1上具有接近实时的快速性能,并提供多种声音选择,包括耳语。模型轻量级,约为300MB(量化后约为80MB)。该项目在GitHub上开源,采用MIT许可证,方便开发者集成和使用。
MiniCPM-o-2_6MiniCPM-o 2.6是MiniCPM-o系列中最新且功能最强大的模型。该模型基于SigLip-400M、Whisper-medium-300M、ChatTTS-200M和Qwen2.5-7B构建,拥有8B参数。它在视觉理解、语音交互和多模态直播方面表现出色,支持实时语音对话和多模态直播功能。该模型在开源社区中表现优异,超越了多个知名模型。其优势在于高效的推理速度、低延迟、低内存和功耗,能够在iPad等终端设备上高效支持多模态直播。此外,MiniCPM-o 2.6易于使用,支持多种使用方式,包括llama.cpp的CPU推理、int4和GGUF格式的量化模型、vLLM的高吞吐量推理等。
audiblezAudiblez是一个利用Kokoro高质量语音合成技术,将普通电子书(.epub格式)转换为.m4b格式有声书的工具。它支持多种语言和声音,用户可以通过简单的命令行操作完成转换,极大地丰富了电子书的阅读体验,尤其适合在开车、运动等不方便阅读的场景下使用。该工具由Claudio Santini在2025年开发,遵循MIT许可证免费开源。
WhisperNERWhisperNER是一个结合了自动语音识别(ASR)和命名实体识别(NER)的统一模型,具备零样本能力。该模型旨在作为ASR带NER的下游任务的强大基础模型,并可以在特定数据集上进行微调以提高性能。WhisperNER的重要性在于其能够同时处理语音识别和实体识别任务,提高了处理效率和准确性,尤其在多语言和跨领域的场景中具有显著优势。
TranscribroTranscribro是一款运行在Android平台上的私有、设备端语音识别键盘和文字服务应用,它使用whisper.cpp来运行OpenAI Whisper系列模型,并结合Silero VAD进行语音活动检测。该应用提供了语音输入键盘,允许用户通过语音进行文字输入,并且可以被其他应用显式使用,或者设置为用户选择的语音转文字应用,部分应用可能会使用它来进行语音转文字。Transcribro的背景是为用户提供一种更安全、更私密的语音转文字解决方案,避免了云端处理可能带来的隐私泄露问题。该应用是开源的,用户可以自由地查看、修改和分发代码。
BuzzwaldBuzzwald是一款AI语音助手,可在网站上实时与访客进行对话,解答问题,转化线索。其主要优点在于提供即时对话支持,转化访客为客户,并通过AI智能处理线索,帮助提高销售转化率。Buzzwald定位于为企业提供增加在线销售和提升客户服务的解决方案。
voice-chat-pdfvoice-chat-pdf是一个基于LlamaIndex项目,使用Next.js构建的示例,它通过简单的RAG系统,允许用户通过语音与PDF文档进行交互。这个项目需要OpenAI API密钥来访问实时API,并在项目中生成文档的嵌入向量,以便进行语音交互。它展示了如何将先进的机器学习技术应用于提高文档交互的效率和便捷性。