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.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden herhangi bir OS OnWorks çevrimiçi öykünücüsünü başlatın, ancak daha iyi Windows çevrimiçi öykünücüsü.
- 5. Yeni başlattığınız OnWorks Windows işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin ve kurun.
- 7. Wine'ı Linux dağıtımları yazılım havuzlarınızdan indirin. Kurulduktan sonra, Wine ile çalıştırmak için uygulamaya çift tıklayabilirsiniz. Ayrıca, popüler Windows programlarını ve oyunlarını yüklemenize yardımcı olacak Wine üzerinden gösterişli bir arayüz olan PlayOnLinux'u da deneyebilirsiniz.
Wine, Windows yazılımını Linux üzerinde çalıştırmanın bir yoludur, ancak Windows gerektirmez. Wine, Windows programlarını doğrudan herhangi bir Linux masaüstünde çalıştırabilen açık kaynaklı bir Windows uyumluluk katmanıdır. Esasen Wine, Windows'a ihtiyaç duymadan tüm bu Windows uygulamalarını çalıştırabilmesi için yeterince Windows'u sıfırdan yeniden uygulamaya çalışıyor.
EKRAN
Ad
Live Transcribe Speech Engine
AÇIKLAMA
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.
Özellikler
- 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
Programlama dili
Java
Kategoriler
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.
