LibraTool тухай
Бидний зорилго энгийн: хүн бүрт гайхалтай хэрэгслүүдийг үнэгүй болгох.
Хэрхэн ажилладаг
LibraTool дээрх хэрэгсэл бүр бүрэн таны хөтчид ажилладаг. Файл унагахад, энэ нь таны өөрийн төхөөрөмж дээр ажиллах JavaScript-ээр боловсруулагддаг — ямар ч зүйл хэзээ ч серверт байршуулагддаггүй.
Нууцлалын бодлого
Таны файлууд хөтөч дээр тань боловсруулагдаж, байршуулагддаггүй. Зарим хэрэгсэл эхлээд хөдөлгүүр эсвэл AI загвар татдаг; шууд яриа-текст хөрвүүлэлт хөтчийнхөө яриа таних үйлчилгээг ашигладаг.
- Хэрэгсэлд ашигласан файл болон текст таны төхөөрөмж дээр боловсруулагдаж, LibraTool руу илгээгддэггүй.
- Зарим хэрэгсэл анх ашиглахад хөтөч рүү тань хөдөлгүүр эсвэл нээлттэй AI загвар татдаг. Таных юу ч буцаж илгээгддэггүй.
- Шууд яриа-текст хөрвүүлэлт үүний үл хамаарах тохиолдол: таны хөтөч аудиог өөрийн үйлдвэрлэгч рүү илгээнэ (Chrome-д Google, Edge-д Microsoft, Safari-д Apple).
- Зочлолт болон хэрэгслийн хэрэглээг тоолохын тулд PostHog аналитик ашигладаг. Энэ нь таны хөтчийн localStorage-д санамсаргүй ID хадгалдаг бөгөөд IP хаягийг устгахаар тохируулсан; таны файл болон хэрэгсэлд бичсэн зүйл хэзээ ч түүнд очдоггүй. Cloudflare хуудасны хурдыг күүкигүйгээр хэмждэг.
- Манай хостинг Vercel нь бусад вэб хостын адил хуудас ачаалах үед таны IP хаягийг харж, богино хугацааны серверийн логт хадгалдаг.
- Бүртгэл шаардлагагүй. Тохиргоо болон дуртай хэрэгслүүд тань өөрийн хөтөч дээр хадгалагдана.
Яагаад үнэгүй вэ?
AI эдгээр хэрэгслийг бүтээхэд бараг үнэгүй болгосон. Бид тэр хэмнэлтийг шууд танд дамжуулдаг.
Нэвтрэх шаардлагагүй. Таны файлууд төхөөрөмжөөс тань хэзээ ч гадагшлахгүй тул хэр том файл нээж чадах нь зөвхөн төхөөрөмжийн тань санах ойноос хамаарна.
Хэрэгслүүд таны хөтөч дээр ажилладаг тул файлууд тань байршуулагддаггүй, бидний төлөх шаардлагатай боловсруулагч сервер байхгүй.
422
үнэгүй хэрэгсэл, нэвтрэх шаардлагагүй
81
хэл дэмжигдсэн
Таны төхөөрөмж дээр ажиллуулдаг нээлттэй загварууд
Зарим хэрэгсэл нээлттэй машин сургалтын загвар ашигладаг. Эдгээр нь сервер дээр биш, таны хөтөч дотор ажилладаг ч загварын файлыг нэг удаа татах шаардлагатай — тиймээс энд тус бүр нь юу болох, хэн хийсэн, хэр том болохыг тодорхой бичсэн. Та хүсэх хүртэл юу ч татагдахгүй.
- 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
Жинг гуравдагч талын CDN биш, өөрсдийн домэйнээс түгээдэг бөгөөд тус бүр нь нийтлэгдсэн тодорхой хувилбарт бэхлэгдсэн. Хөдөлгүүрүүд ч нээлттэй эхтэй: ONNX Runtime ба ffmpeg (хоёулаа WebAssembly рүү хөрвүүлсэн), pdf.js болон RNNoise.
Нээлттэй-эх програм хангамж
LibraTool таны хөтчид ажилладаг нээлттэй-эх програм хангамж дээр бүтээгдсэн, ffmpeg, eSpeak NG, ONNX Runtime зэргийг оролцуулан. Тус бүр өөрийн лицензтэй. Мэдэгдэл бүрэлдэхүүн хэсэг бүрийг, түүний лицензийг, эх кодыг хаанаас авахыг, GPL, LGPL бүрэлдэхүүн хэсгийн эх кодыг өгөх манай саналыг оролцуулан жагсаадаг.
Гуравдагч талын лицензTHIRD_PARTY_NOTICES.txtХолбоо барих ба санал хүсэлт
Санал хүсэлт байна уу, алдаа олсон уу, эсвэл шинэ хэрэгсэл санал болгохыг хүсэж байна уу? Бид мессеж бүрийг уншдаг бөгөөд дараа нь юу бүтээхээ шийдэхэд таны саналыг ашигладаг.
💡Хэрэгсэл санал болгох