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标题: whisper.php:为PHP提供高性能语音识别 [打印本页]

作者: 渣渣兔    时间: 3 天前
标题: whisper.php:为PHP提供高性能语音识别
whisper.php:为PHP提供高性能语音识别

    whisper.php Local Speech to Text in PHP made easy thanks to Whisper.cpp and OpenAI  
项目地点: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper.php   
whisper.php 是一个PHP语言的绑定库,基于 whisper.cpp 实现了高性能自动语音识别和转录功能。
项目介绍

whisper.php 为 PHP 开发者提供了一种方便的方式来集成 whisper.cpp 的强盛语音识别能力。通过高性能的底层API和高层次的抽象API,开发者可以根据项目需求选择符合的集成方式。无论是必要精致控制转录过程的低级别API,还是快速开发的原型计划高级API,whisper.php 都提供了灵活的支持。
项目技能分析

该项目使用了 PHP 8.1+ 版本,并依赖于 FFI(Foreign Function Interface)扩展,这使得 PHP 可以调用 C 语言编写的库。whisper.php 支持多种操作体系平台,包括 Linux、macOS 以及 Windows,支持架构包括 x86_64 和 arm64。这意味着在差别的开发环境和生产环境中都能使用 whisper.php。
在技能实现上,whisper.php 提供了模子自动下载功能,支持多种音频格式,并可以导出多种输特别式,如文本、字幕等。此外,whisper.php 还支持流式处置惩罚和进度跟踪的回调函数,使得开发者可以更灵活地处置惩罚长音频文件或实时反馈。
项目技能应用场景

whisper.php 的应用场景广泛,包括但不限于:
项目特点

下面是一个使用 whisper.php 的高级API举行语音转录的示例:
  1. $whisper = Whisper::fromPretrained('tiny.en', baseDir: __DIR__.'/models');
  2. $audio = readAudio(__DIR__.'/sounds/sample.wav');
  3. $segments = $whisper->transcribe($audio, 4);
  4. foreach ($segments as $segment) {
  5.     echo toTimestamp($segment->startTimestamp) . ': ' . $segment->text . "\n";
  6. }
复制代码
以上代码展示了如何快速加载预训练模子,读取音频文件,并对其举行转录,然后输出每个语段的开始时间戳和文本内容。
通过这些特点,whisper.php 证明了它在语音识别领域的代价,为PHP开发者提供了一种高效、灵活的语音处置惩罚解决方案。无论你是必要快速原型计划还是构建复杂的语音处置惩罚体系,whisper.php 都是值得实验的工具。
    whisper.php Local Speech to Text in PHP made easy thanks to Whisper.cpp and OpenAI  
项目地点: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper.php   

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