LibraTool সম্পর্কে
আমাদের লক্ষ্য সহজ: সবার জন্য চমৎকার টুল বিনামূল্যে করা।
কিভাবে কাজ করে
LibraTool এর প্রতিটি টুল সম্পূর্ণ আপনার ব্রাউজারে চলে। যখন আপনি একটি ফাইল ড্রপ করেন, এটি আপনার নিজের ডিভাইসে চলা JavaScript দ্বারা প্রক্রিয়া করা হয় — কখনো সার্ভারে আপলোড হয় না।
গোপনীয়তা নীতি
আপনার ফাইল ব্রাউজারেই প্রসেস হয়, আপলোড হয় না। কিছু টুল প্রথমে একটি ইঞ্জিন বা AI মডেল ডাউনলোড করে; লাইভ স্পিচ-টু-টেক্সট আপনার ব্রাউজারের নিজস্ব স্পিচ সেবা ব্যবহার করে।
- টুলে আপনি যে ফাইল ও টেক্সট ব্যবহার করেন তা আপনার ডিভাইসেই প্রসেস হয়, LibraTool-এ পাঠানো হয় না।
- কিছু টুল প্রথমবার ব্যবহারের সময় আপনার ব্রাউজারে একটি ইঞ্জিন বা ওপেন AI মডেল ডাউনলোড করে। আপনার কিছুই ফেরত পাঠানো হয় না।
- লাইভ স্পিচ-টু-টেক্সট ব্যতিক্রম: আপনার ব্রাউজার অডিও তার নির্মাতার কাছে পাঠায় (Chrome-এ Google, Edge-এ Microsoft, Safari-তে Apple)।
- ভিজিট ও টুল ব্যবহার গণনা করতে আমরা PostHog অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করি। এটি আপনার ব্রাউজারের localStorage-এ একটি এলোমেলো আইডি রাখে এবং আইপি ঠিকানা বাদ দিতে সেট করা; এটি কখনও আপনার ফাইল বা টুলে আপনার লেখা কিছুই পায় না। Cloudflare কুকি ছাড়াই পেজের গতি মাপে।
- আমাদের হোস্ট Vercel, যেকোনো ওয়েব হোস্টের মতোই, পেজ লোড হলে আপনার আইপি ঠিকানা দেখে এবং অল্প সময়ের সার্ভার লগে রাখে।
- অ্যাকাউন্ট লাগে না। আপনার সেটিংস ও প্রিয় তালিকা আপনার নিজের ব্রাউজারেই থাকে।
কেন বিনামূল্যে?
AI এই টুলগুলো তৈরি করা প্রায় বিনামূল্যে করে দিয়েছে। সেই সাশ্রয় আমরা সরাসরি আপনার কাছে পৌঁছে দিচ্ছি।
লগইন নেই। আপনার ফাইল কখনোই আপনার ডিভাইস ছেড়ে যায় না, তাই আপনি কত বড় ফাইল খুলতে পারবেন তা আপনার ডিভাইসের মেমরির উপর নির্ভর করে।
টুলগুলো আপনার ব্রাউজারেই চলে, তাই আপনার ফাইল আপলোড হয় না এবং ফাইল প্রসেস করার মতো কোনো সার্ভারও নেই যার খরচ আমাদের দিতে হবে।
422
বিনামূল্যের টুল, লগইন লাগে না
81
ভাষা সমর্থিত
আপনার ডিভাইসে চালানো ওপেন মডেল
কিছু টুল ওপেন মেশিন-লার্নিং মডেল ব্যবহার করে। এগুলি সার্ভারে নয়, আপনার ব্রাউজারেই চলে, তবে মডেল ফাইলটি একবার ডাউনলোড করতে হয় — তাই এখানে স্পষ্ট করে বলা আছে প্রতিটি মডেল কী, কে বানিয়েছে এবং কত বড়। আপনি না চাওয়া পর্যন্ত কিছুই ডাউনলোড হয় না।
- onnx-community/whisper-baseApache-2.0 · 77 MB
- onnx-community/whisper-tinyApache-2.0 · 43 MB
- onnx-community/silero-vadMIT · 2 MB
- opencv/face_detection_yunetMIT · 0 MB
- CoderViking/realesr-general-x4v3-onnxBSD-3-Clause · 5 MB
- nathanfhh/PaddleOCR-ONNXApache-2.0 · 11 MB
- nathanfhh/PaddleOCR-ONNXApache-2.0 · 16 MB
- PaddlePaddle/latin_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 8 MB
- PaddlePaddle/cyrillic_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 8 MB
- PaddlePaddle/korean_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 13 MB
- PaddlePaddle/arabic_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 8 MB
- PaddlePaddle/devanagari_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 8 MB
- PaddlePaddle/th_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 8 MB
- PaddlePaddle/el_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 7 MB
- PaddlePaddle/ta_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 8 MB
- PaddlePaddle/te_PP-OCRv5_mobile_rec_onnxApache-2.0 · 8 MB
- onnx-community/Kokoro-82M-v1.0-ONNXApache-2.0 · 83 MBJapanese voice "jf_gongitsune" trained on a TNC (テレビ西日本) reading of 「ごんぎつね」 from the koniwa corpus, CC BY 3.0
- rhasspy/piper-voicesCC0-1.0 · 73 MBPiper voice "ukrainian_tts" (lada, mykyta, tetiana) — OHF-Voice voice-datasets, CC0
- rhasspy/piper-voicesCC-BY-4.0 · 61 MBPiper voice "Serena" — trained on "serena-synthetic-it-27h" by committa, CC BY 4.0
- rhasspy/piper-voicesCC-BY-4.0 · 73 MBPiper voice "mls" (German) — trained on Multilingual LibriSpeech (Pratap et al., OpenSLR 94), CC BY 4.0
- rhasspy/piper-voicesCC-BY-4.0 · 73 MBPiper voice "mls" (French) — trained on Multilingual LibriSpeech (Pratap et al., OpenSLR 94), CC BY 4.0
- rhasspy/piper-voicesLicenseRef-public-domain · 27 MBPiper voice "carlfm" — trained on carlfm01/my-speech-datasets (public domain)
- diffusionstudio/piper-wasmGPL-3.0 · 18 MBeSpeak NG (GPL-3.0) + piper-phonemize (MIT), WebAssembly build by diffusionstudio
- danielgatis/rembgApache-2.0 · 44 MBIS-Net "isnet-general-use" by Xuebin Qin et al. (DIS), Apache-2.0; ONNX export by rembg (MIT); int8-quantised by LibraTool
- spotify/basic-pitchApache-2.0 · 0 MBBasic Pitch by Spotify (Bittner et al., ICASSP 2022), Apache-2.0
- Rikorose/DeepFilterNetMIT OR Apache-2.0 · 8 MBDeepFilterNet3 by Hendrik Schröter et al., MIT OR Apache-2.0
- csukuangfj/sherpa-onnx-spleeter-2stemsMIT · 19 MBSpleeter 2-stems by Deezer (Hennequin et al., 2020), MIT; ONNX export by k2-fsa/sherpa-onnx; merged and int8-compacted by LibraTool
- Best-Practice/spleeter-4stems-onnxMIT · 38 MBSpleeter 4-stems by Deezer (Hennequin et al., 2020), MIT; ONNX conversion by Best-Practice (Apache-2.0); merged and int8-compacted by LibraTool
- mediapipe-models/selfie_segmenterApache-2.0 · 0 MBMediaPipe Selfie Segmenter by Google (Tingbo Hou, Siargey Pisarchyk, Karthik Raveendran), Apache-2.0
- mediapipe-models/selfie_multiclass_256x256Apache-2.0 · 16 MBMediaPipe Selfie Multiclass Segmenter by Google (Adel Ahmadyan), Apache-2.0
- musescore/MuseScoreMIT · 23 MBFluidR3Mono GM soundfont: Fluid (R3) © 2000-2002, 2008 Frank Wen; mono conversion © 2014-17 Michael Cowgill; MIT
ওয়েটগুলি তৃতীয় পক্ষের CDN নয়, আমাদের নিজস্ব ডোমেইন থেকে পরিবেশন করা হয়, এবং প্রতিটি একটি নির্দিষ্ট প্রকাশিত সংস্করণে স্থির। ইঞ্জিনগুলিও ওপেন সোর্স: ONNX Runtime ও ffmpeg (দুটিই WebAssembly-তে কম্পাইল করা), pdf.js এবং RNNoise।
ওপেন-সোর্স সফটওয়্যার
LibraTool আপনার ব্রাউজারে চলা ওপেন-সোর্স সফটওয়্যারের উপর তৈরি, যার মধ্যে ffmpeg, eSpeak NG ও ONNX Runtime আছে। প্রতিটির নিজস্ব লাইসেন্স বহাল থাকে। নোটিশে প্রতিটি কম্পোনেন্ট, তার লাইসেন্স এবং সোর্স কোড কোথায় পাওয়া যাবে তার তালিকা আছে, GPL ও LGPL কম্পোনেন্টের সোর্স দেওয়ার আমাদের প্রস্তাবসহ।
তৃতীয় পক্ষের লাইসেন্সTHIRD_PARTY_NOTICES.txtযোগাযোগ ও মতামত
মতামত আছে, বাগ খুঁজে পেয়েছেন, বা নতুন টুল পরামর্শ দিতে চান? আমরা প্রতিটি বার্তা পড়ি এবং আপনার পরামর্শ ব্যবহার করি।
💡টুল সাজেস্ট করুন