LibraToolについて
私たちのミッションはシンプルです:すばらしいツールを誰でも無料で使えるようにすること。
使い方
LibraTool のすべてのツールは完全にブラウザ内で実行されます。ファイルをドロップすると、そのファイルは自分のデバイス上で実行される JavaScript によって処理され、サーバーには何もアップロードされません。
プライバシーポリシー
ファイルはブラウザー内で処理され、アップロードされません。一部のツールは最初にエンジンや AI モデルをダウンロードします。ライブ音声文字起こしはブラウザー自身の音声サービスを使います。
- ツールで使用するファイルやテキストはお使いのデバイス上で処理され、LibraTool には送信されません。
- 一部のツールは、初めて使うときにエンジンやオープンな AI モデルをブラウザーにダウンロードします。あなたのデータが送り返されることはありません。
- ライブ音声文字起こしは例外です。ブラウザーが音声をその提供元(Chrome は Google、Edge は Microsoft、Safari は Apple)に送信します。
- 訪問数とツールの利用状況を数えるために PostHog 解析を使用しています。ブラウザーの localStorage にランダムな ID を保存し、IP アドレスは破棄する設定です。ファイルやツールに入力した内容は一切受け取りません。Cloudflare は Cookie を使わずにページ速度を計測します。
- ホスティング先の Vercel は、どの Web ホストとも同様に、ページ読み込み時にあなたの IP アドレスを確認し、短期間のサーバーログに保存します。
- アカウントは不要です。設定とお気に入りはお使いのブラウザー内に保存されます。
なぜ無料なの?
AIによってこれらのツールの開発コストがほぼゼロになりました。その節約をそのままお届けします。
ログイン不要。ファイルがデバイスを離れることはないため、開けるファイルの大きさはデバイスのメモリ次第です。
ツールはブラウザー内で動作するため、ファイルはアップロードされず、当サイトが料金を負担して処理するサーバーもありません。
422
無料ツール、ログイン不要
81
言語対応
お使いの端末で動かすオープンなモデル
一部のツールはオープンな機械学習モデルを使用します。サーバーではなくブラウザ内で動作しますが、モデルファイルは一度だけダウンロードが必要です。そこで各モデルの内容、作成者、サイズをここに明記しています。お客様が求めるまで何もダウンロードされません。
- 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
重みは第三者のCDNではなく当サイト自身のドメインから配信し、それぞれ公開された特定のバージョンに固定しています。エンジンもオープンソースです。ONNX Runtimeとffmpeg(いずれもWebAssemblyにコンパイル)、pdf.js、RNNoiseを使用しています。
オープンソースソフトウェア
LibraToolは、ffmpeg、eSpeak NG、ONNX Runtimeを含む、あなたのブラウザで動作するオープンソースソフトウェアの上に構築されています。それぞれ独自のライセンスを保持しています。通知には各コンポーネント、そのライセンス、ソースコードの入手先が一覧表示されており、GPLとLGPLコンポーネントのソースを提供するという私たちの申し出も含まれます。
サードパーティライセンスTHIRD_PARTY_NOTICES.txtお問い合わせとフィードバック
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