LibraTool туралы
Біздің миссиямыз қарапайым: барлығы үшін тамаша құралдарды тегін жасау.
Қалай жұмыс істейді
LibraTool-тегі әр құрал толығымен шолғышыңызда жұмыс істейді. Файл тастағанда, ол өз құрылғыңызда жұмыс істейтін JavaScript арқылы өңделеді — ештеңе серверге жүктелмейді.
Құпиялылық саясаты
Файлдарыңыз браузерде өңделеді және жүктелмейді. Кейбір құралдар алдымен қозғалтқышты немесе AI үлгісін жүктейді; тікелей сөйлеуді мәтінге айналдыру браузеріңіздің өз сөйлеу қызметін пайдаланады.
- Құралда пайдаланатын файлдар мен мәтін құрылғыңызда өңделеді және LibraTool-ға жіберілмейді.
- Кейбір құралдар алғаш пайдаланғанда браузеріңізге қозғалтқышты немесе ашық AI үлгісін жүктейді. Сізден ештеңе кері жіберілмейді.
- Тікелей сөйлеуді мәтінге айналдыру — ерекшелік: браузеріңіз аудионы өз өндірушісіне жібереді (Chrome-да Google, Edge-де Microsoft, Safari-де Apple).
- Кіру саны мен құралдарды пайдалануды санау үшін PostHog аналитикасын қолданамыз. Ол браузеріңіздің localStorage жадында кездейсоқ ID сақтайды және IP мекенжайларын жоюға бапталған; ол файлдарыңызды немесе құралдарға енгізгеніңізді ешқашан алмайды. Cloudflare бет жылдамдығын cookie файлдарынсыз өлшейді.
- Хостымыз Vercel кез келген веб-хост сияқты бет жүктелгенде IP мекенжайыңызды көреді және оны қысқа мерзімді сервер журналдарында сақтайды.
- Аккаунт қажет емес. Параметрлеріңіз бен таңдаулыларыңыз өз браузеріңізде қалады.
Неге тегін?
Жасанды интеллект бұл құралдарды жасауды дерлік тегін етті. Біз үнемдеуді тікелей сізге береміз.
Кіру қажет емес. Файлдарыңыз құрылғыңыздан ешқайда кетпейді, сондықтан файлдың қаншалықты үлкен екенін ашу мүмкіндігі құрылғыңыздың жадына байланысты.
Құралдар браузеріңізде жұмыс істейді, сондықтан файлдарыңыз жүктелмейді және біз ақысын төлейтін өңдеу серверлері жоқ.
422
тегін құрал, кіру қажет емес
81
тіл қолдау көрсетіледі
Құрылғыңызда жұмыс істейтін ашық модельдер
Кейбір құралдар машиналық оқытудың ашық модельдерін пайдаланады. Олар серверде емес, браузеріңізде жұмыс істейді, бірақ модель файлын бір рет жүктеп алу керек — сондықтан мұнда әрқайсысының не екені, кім жасағаны және көлемі нақты көрсетілген. Сіз сұрамайынша ештеңе жүктелмейді.
- 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
Салмақтар үшінші тарап CDN-інен емес, өз доменімізден беріледі және әрқайсысы нақты жарияланған нұсқаға бекітілген. Қозғалтқыштар да ашық бастапқы кодты: ONNX Runtime және ffmpeg (екеуі де WebAssembly-ге компиляцияланған), pdf.js және RNNoise.
Ашық бастапқы кодты бағдарламалық жасақтама
LibraTool браузеріңізде жұмыс істейтін ашық бастапқы кодты бағдарламалық жасақтамаға, соның ішінде ffmpeg, eSpeak NG және ONNX Runtime-ға негізделген. Әрқайсысы өз лицензиясын сақтайды. Ескертпелерде әр компонент, оның лицензиясы және бастапқы кодын қайдан алуға болатыны көрсетілген, GPL және LGPL компоненттерінің бастапқы кодын беру ұсынысымызды қоса.
Үшінші тарап лицензияларыTHIRD_PARTY_NOTICES.txtБайланыс және Пікір
Пікіріңіз бар ма, қате таптыңыз ба, немесе жаңа құрал ұсынғыңыз келе ме? Біз әр хабарды оқимыз және келесі не жасау керектігін шешу үшін ұсыныстарыңызды пайдаланамыз.
💡Құрал ұсыну