以下是一些直播实时语音转文字的软件及相关信息：
语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）可以将音视频中包含的人类声音转换为文本，适用于多种场景，如会议记录、客户服务、媒体制作、市场研究及多样化的实时交互场景，包括会议、课堂录音记录、客服电话分析、字幕生成、市场研究与数据分析等，能显著提升工作效率、服务质量与人机交互体验。在实时语音模型方面，可应用于会议、直播、客服、游戏、社交聊天、人机交互等场景，为直播带货、赛事直播等提供实时字幕。
功能特点:支持50多种语言的配音，音质自然流畅。提供实时配音功能，适用于直播和演讲。将语音转录为文本，方便后期字幕制作和编辑。与多种生产力和学习工具整合。1.Vidnoz AI:功能特点:支持23多种语言的配音，音质高保真。支持文本转语音和语音克隆功能。提供语音参数自定义和背景音乐添加工具。提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。这些AI配音工具各具特色，可以满足不同的需求和偏好。在选择视频配音工具时，请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。希望以上信息对您有所帮助。如果您还有其他问题，请随时提出。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。
语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）可以将音视频中包含的人类声音转换为文本。适用于会议记录、客户服务、媒体制作、市场研究及多样化的实时交互场景，能显著提升工作效率、服务质量与人机交互体验。我们将上面的内容再放进语音识别模型里面，使用场景举例：会议、课堂录音记录：将录音文件转成文字，方便后期快速进行信息检索、分析和整理重点内容。客服电话分析：自动记录并分析客户电话，快速理解客户需求，自动分类服务请求，甚至识别客户情绪，从而提升服务质量与效率。字幕生成：帮助媒体制作与后期编辑人员识别音视频材料并生成对应的字幕，加速后期制作的流程。市场研究与数据分析：将市场调研中收集到的消费者访谈、焦点小组讨论等录音数据，通过识别模型进行分析，提取消费者意见、偏好等信息，为企业决策提供支持。我们切换到实时语音模型之后，可以直接开始录音去体验模型：可以看到下面的内容，我实时分享说话的时候，就看见了实时转化的结果，我们可以使用的场景有：会议：为会议、演讲、培训、庭审等提供实时记录。直播：为直播带货、赛事直播等提供实时字幕。客服：实时记录通话内容，协助提升服务品质。游戏：让玩家无需停下手头操作即可语音输入或阅读聊天内容。社交聊天：使用社交App或输入法时，语音自动转文本。人机交互：转换语音对话为文字，优化人机交互体验。
语音转文字推荐OpenAI的wishperhttps://huggingface.co/openai/whisper-large-v2语音转文字：一分钟搞定的~23分钟的音频https://huggingface.co/spaces/sanchit-gandhi/whisper-jax这个项目在JAX上运行，后端支持TPU v4-8。与A100 GPU上的PyTorch相比，它要快70多倍，是目前最快的Whisper API。