crisperwhisper-turkce-kelime-zamani

4GB显存跑土耳其语逐字转写,带词级时间戳

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 语音识别 🍴 复刻 11
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 102
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,免费使用

项目预览

crisperwhisper-turkce-kelime-zamani 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类语音识别
开发团队alexturkey
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型crisperwhisper,ctc-alignment,speech-to-text,turkish,word-timestamps
GitHub 星标★ 102
上线时间2026-10-23 00:00:00
代码更新2026-10-23
仓库体积239 KB
本站数据更新2026-11-02
维护状态较活跃
收录时间2026-11-02
浏览次数0

项目介绍

该项目面向土耳其语语音转写场景,基于 CrisperWhisper 2.0 Turbo 模型,采用 CT2 int8 量化与 wav2vec2 CTC 对齐,在 4 GB 显存的 GPU 上实现逐字级(verbatim)语音识别并输出单词时间戳。它解决的是普通语音识别结果过度规整、丢失口语细节以及缺少精确词级时间轴的问题:转写保留填充词、重复与停顿等原话特征,同时为每个词标注起止时间,便于字幕制作、语音语料标注与发音分析。项目以土耳其语为优先语言,运行环境为 Linux 或 WSL2,核心流程包括模型量化推理与 CTC 强制对齐两部分,整体显存占用低,适合消费级显卡本地部署。代码以 Python 编写,结构围绕推理脚本与对齐后处理展开,属于早期实验型项目。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-02 · 当前星标 ★ 102

技术标签

核心亮点

  • int8 量化后仅需约 4 GB 显存,消费级显卡可本地运行
  • 输出逐字转写保留口语细节,并给出每个词的精确起止时间
  • 针对土耳其语做优先适配,填补该语种词级时间戳工具的空白

不足之处

  • 仅面向土耳其语,多语种与其他语种场景不可直接复用
  • 依赖 Linux/WSL2 环境,Windows 原生与 macOS 支持缺失
  • 早期项目,文档与社区规模有限,参数与流程需读代码理解

适用场景

  • 土耳其语视频字幕制作与词级时间轴对齐
  • 语音语料标注与发音、语速分析研究
  • 低显存设备上的本地土耳其语转写与检索

替代项目

whisperX、whisper-timestamped、stable-ts

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