Über LibraTool
Unsere Mission ist einfach: großartige Tools für alle kostenlos machen.
So funktioniert es
Jedes Tool auf LibraTool läuft vollständig in Ihrem Browser. Wenn Sie eine Datei ablegen, wird sie von JavaScript auf Ihrem Gerät verarbeitet — nichts wird je auf einen Server hochgeladen.
Datenschutzerklärung
Ihre Dateien werden in Ihrem Browser verarbeitet und nicht hochgeladen. Einige Tools laden zuerst eine Engine oder ein KI-Modell herunter; die Live-Spracherkennung nutzt den eigenen Sprachdienst Ihres Browsers.
- Dateien und Texte, die Sie in einem Tool verwenden, werden auf Ihrem Gerät verarbeitet und nicht an LibraTool gesendet.
- Einige Tools laden bei der ersten Nutzung eine Engine oder ein offenes KI-Modell in Ihren Browser. Von Ihnen wird nichts zurückgesendet.
- Die Live-Spracherkennung ist die Ausnahme: Ihr Browser sendet das Audio an seinen Hersteller (Google bei Chrome, Microsoft bei Edge, Apple bei Safari).
- Wir verwenden PostHog-Analytics, um Besuche und Tool-Nutzung zu zählen. Es speichert eine zufällige ID im localStorage Ihres Browsers und verwirft IP-Adressen; es erhält nie Ihre Dateien oder das, was Sie in Tools eingeben. Cloudflare misst die Seitengeschwindigkeit ohne Cookies.
- Unser Hoster Vercel sieht beim Laden einer Seite Ihre IP-Adresse, wie jeder Webhoster, und speichert sie in kurzlebigen Server-Logs.
- Ein Konto ist nicht nötig. Ihre Einstellungen und Favoriten bleiben in Ihrem eigenen Browser.
Warum kostenlos?
KI hat die Entwicklung dieser Tools nahezu kostenlos gemacht. Diese Einsparungen geben wir direkt an Sie weiter.
Keine Anmeldung. Ihre Dateien verlassen nie Ihr Gerät – wie groß eine Datei sein kann, die Sie öffnen, hängt daher vom Arbeitsspeicher Ihres Geräts ab.
Die Tools laufen in Ihrem Browser, deshalb werden Ihre Dateien nicht hochgeladen, und es gibt keine Server, die sie verarbeiten und die wir bezahlen müssten.
422
kostenlose Tools, keine Anmeldung nötig
81
Sprachen unterstützt
Offene Modelle, die wir auf Ihrem Gerät ausführen
Einige Werkzeuge nutzen offene Machine-Learning-Modelle. Sie laufen in Ihrem Browser, nicht auf einem Server – die Modelldatei muss aber einmal heruntergeladen werden. Deshalb steht hier genau, was jedes Modell ist, wer es gebaut hat und wie groß es ist. Nichts wird geladen, bevor Sie es verlangen.
- 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
Die Gewichte kommen von unserer eigenen Domain statt von einem fremden CDN, und jedes ist auf eine exakte veröffentlichte Version festgelegt. Auch die Engines sind quelloffen: ONNX Runtime und ffmpeg (beide nach WebAssembly kompiliert), pdf.js und RNNoise.
Open-Source-Software
LibraTool basiert auf Open-Source-Software, die in Ihrem Browser läuft, darunter ffmpeg, eSpeak NG und ONNX Runtime. Jede behält ihre eigene Lizenz. Die Hinweise listen jede Komponente, ihre Lizenz und die Bezugsquelle des Quellcodes auf, einschließlich unseres Angebots, den Quellcode der GPL- und LGPL-Komponenten bereitzustellen.
Lizenzen von DrittanbieternTHIRD_PARTY_NOTICES.txtKontakt & Feedback
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