This is the Windows app named Live Transcribe Speech Engine whose latest release can be downloaded as live-transcribe-speech-enginesourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named Live Transcribe Speech Engine with OnWorks for free.
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट
Ad
Live Transcribe Speech Engine
वर्णन
Live Transcribe Speech Engine provides on-device speech recognition components that power real-time transcription for accessibility and everyday voice-first experiences. Its design prioritizes latency and robustness in noisy, far-field environments, enabling continuous transcription with low delay on mobile hardware. The engine manages audio front-end processing—such as noise suppression and voice activity detection—before feeding audio into compact, accurate acoustic and language models. Partial hypotheses stream as words are recognized, then stabilize with minimal jitter as confidence increases, which is crucial for usability. The code emphasizes efficient use of CPU and neural accelerators to balance battery life with responsiveness. Deployed in accessibility contexts, it aims for dependable behavior across accents, environments, and intermittent connectivity, with graceful degradation when resources are constrained.
विशेषताएं
- Real-time, low-latency on-device transcription
- Robust audio front-end with noise suppression and VAD
- Streaming partial results that rapidly converge to final text
- Strong performance across accents and noisy environments
- Efficient models tuned for mobile CPUs/NPUs and battery life
- APIs suitable for accessibility apps and live captioning workflows
प्रोग्रामिंग भाषा
जावा
श्रेणियाँ
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/live-transcribe-speech.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
