PROJECT INTRO
项目介绍
faster-whisper 使用 CTranslate2 运行 Whisper，支持 GPU 与 CPU 量化、批量转写、词级时间戳和 Silero VAD，并提供与常见 Python 管线相近的调用方式。
它适合为伴侣的语音消息、实时通话或长音频记忆处理提供更高效的听觉后端。
- 适合：需要高吞吐、低显存 Whisper 转写的本地语音系统。
- 平台：Python，支持 CPU 与 NVIDIA GPU。
- 使用方式：安装 faster-whisper，加载模型并选择计算精度与 VAD 设置。
- 许可：MIT。
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