LibraTool के बारे में
हमारा मिशन सरल है: सभी के लिए बेहतरीन उपकरण मुफ़्त बनाना।
यह कैसे काम करता है
LibraTool पर प्रत्येक टूल पूरी तरह से आपके ब्राउज़र में चलता है। जब आप कोई फ़ाइल छोड़ते हैं, तो इसे आपके अपने डिवाइस पर चल रहे जावास्क्रिप्ट द्वारा संसाधित किया जाता है - सर्वर पर कभी भी कुछ भी अपलोड नहीं किया जाता है।
गोपनीयता नीति
आपकी फ़ाइलें आपके ब्राउज़र में प्रोसेस होती हैं और अपलोड नहीं होतीं। कुछ टूल पहले इंजन या AI मॉडल डाउनलोड करते हैं; लाइव स्पीच-टू-टेक्स्ट आपके ब्राउज़र की अपनी स्पीच सेवा इस्तेमाल करता है।
- किसी टूल में आप जो फ़ाइलें और टेक्स्ट इस्तेमाल करते हैं वे आपके डिवाइस पर प्रोसेस होते हैं और LibraTool को नहीं भेजे जाते।
- कुछ टूल पहली बार इस्तेमाल करने पर आपके ब्राउज़र में इंजन या ओपन AI मॉडल डाउनलोड करते हैं। आपका कुछ भी वापस नहीं भेजा जाता।
- लाइव स्पीच-टू-टेक्स्ट अपवाद है: आपका ब्राउज़र ऑडियो अपने निर्माता को भेजता है (Chrome में Google, Edge में Microsoft, Safari में Apple)।
- हम विज़िट और टूल के इस्तेमाल को गिनने के लिए PostHog एनालिटिक्स इस्तेमाल करते हैं। यह आपके ब्राउज़र के localStorage में एक रैंडम ID रखता है और IP पते हटाने के लिए सेट है; इसे आपकी फ़ाइलें या टूल में आपका टाइप किया हुआ कुछ भी कभी नहीं मिलता। Cloudflare बिना कुकी के पेज की गति मापता है।
- हमारा होस्ट Vercel, हर वेब होस्ट की तरह, पेज लोड होने पर आपका IP पता देखता है और उसे थोड़े समय के सर्वर लॉग में रखता है।
- खाते की ज़रूरत नहीं है। आपकी सेटिंग और पसंदीदा आपके अपने ब्राउज़र में ही रहते हैं।
यह मुफ़्त क्यों है?
AI ने इन टूल को बनाना लगभग मुफ़्त कर दिया है। हम वह बचत सीधे आप तक पहुंचाते हैं।
कोई लॉगिन नहीं। आपकी फ़ाइलें कभी भी आपके डिवाइस से बाहर नहीं जातीं, इसलिए आप कितनी बड़ी फ़ाइल खोल सकते हैं यह आपके डिवाइस की मेमोरी पर निर्भर करता है।
टूल आपके ब्राउज़र में चलते हैं, इसलिए आपकी फ़ाइलें अपलोड नहीं होतीं और उन्हें प्रोसेस करने वाले कोई सर्वर नहीं हैं जिनका ख़र्च हमें उठाना पड़े।
422
मुफ़्त टूल, लॉगिन की ज़रूरत नहीं
81
भाषाएँ समर्थित
आपके डिवाइस पर चलने वाले ओपन मॉडल
कुछ टूल ओपन मशीन-लर्निंग मॉडल का उपयोग करते हैं। ये सर्वर पर नहीं, आपके ब्राउज़र में चलते हैं, लेकिन मॉडल फ़ाइल एक बार डाउनलोड करनी पड़ती है — इसलिए यहाँ ठीक-ठीक बताया गया है कि हर मॉडल क्या है, किसने बनाया है और कितना बड़ा है। जब तक आप न कहें, कुछ भी डाउनलोड नहीं होता।
- 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
वेट्स किसी तीसरे पक्ष के CDN से नहीं, हमारे अपने डोमेन से दिए जाते हैं, और हर एक किसी निश्चित प्रकाशित संस्करण पर तय है। इंजन भी ओपन सोर्स हैं: ONNX Runtime और ffmpeg (दोनों WebAssembly में कंपाइल), pdf.js तथा RNNoise।
ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर
LibraTool ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर पर बना है जो आपके ब्राउज़र में चलता है, ffmpeg, eSpeak NG, और ONNX Runtime सहित। हर एक अपना खुद का लाइसेंस रखता है। नोटिस हर कंपोनेंट, उसका लाइसेंस, और उसका सोर्स कोड कहाँ मिले सूचीबद्ध करते हैं, GPL और LGPL कंपोनेंट का सोर्स देने के हमारे प्रस्ताव सहित।
थर्ड-पार्टी लाइसेंसTHIRD_PARTY_NOTICES.txtसंपर्क और प्रतिक्रिया
कोई प्रतिक्रिया है, बग मिला, या नया उपकरण सुझाना चाहते हैं? हम हर संदेश पढ़ते हैं और आपके सुझावों का उपयोग यह तय करने के लिए करते हैं कि अगला क्या बनाएं।
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