LibraTool बारेमा
हाम्रो लक्ष्य सरल छ: सबैका लागि उत्कृष्ट उपकरणहरू नि:शुल्क बनाउनु।
यो कसरी काम गर्छ
LibraTool का प्रत्येक उपकरण तपाईंको ब्राउजरमा पूर्णतया चल्छ। जब तपाईं फाइल छोड्नुहुन्छ, यो तपाईंको आफ्नै यन्त्रमा चल्ने JavaScript द्वारा प्रशोधन गरिन्छ — केही पनि कहिल्यै सर्भरमा अपलोड गरिँदैन।
गोपनीयता नीति
तपाईंका फाइलहरू तपाईंको ब्राउजरमा प्रशोधन हुन्छन् र अपलोड हुँदैनन्। केही उपकरणले पहिले इन्जिन वा AI मोडेल डाउनलोड गर्छन्; प्रत्यक्ष स्पिच-टु-टेक्स्टले तपाईंको ब्राउजरको आफ्नै स्पिच सेवा प्रयोग गर्छ।
- उपकरणमा प्रयोग गरिएका फाइल र पाठ तपाईंकै यन्त्रमा प्रशोधन हुन्छन् र LibraTool मा पठाइँदैनन्।
- केही उपकरणले पहिलो पटक प्रयोग गर्दा ब्राउजरमा इन्जिन वा खुला AI मोडेल डाउनलोड गर्छन्। तपाईंको केही पनि फिर्ता पठाइँदैन।
- प्रत्यक्ष स्पिच-टु-टेक्स्ट अपवाद हो: तपाईंको ब्राउजरले अडियो आफ्नो निर्मातालाई पठाउँछ (Chrome मा Google, Edge मा Microsoft, Safari मा Apple)।
- हामी भ्रमण र उपकरण प्रयोग गर्न PostHog एनालिटिक्स प्रयोग गर्छौं। यसले तपाईंको ब्राउजरको localStorage मा अनियमित ID राख्छ र IP ठेगाना हटाउन सेट गरिएको छ; यसले तपाईंका फाइल वा उपकरणमा टाइप गरेको कुरा कहिल्यै पाउँदैन। Cloudflare ले कुकी बिना पेजको गति मापन गर्छ।
- हाम्रो होस्ट Vercel ले, जुनसुकै वेब होस्टले जस्तै, पेज लोड हुँदा तपाईंको IP ठेगाना देख्छ र छोटो अवधिका सर्भर लगमा राख्छ।
- खाता चाहिँदैन। तपाईंका सेटिङ र मनपर्ने कुराहरू तपाईंकै ब्राउजरमा रहन्छन्।
यो नि:शुल्क किन छ?
AI ले यी उपकरणहरू बनाउन लगभग नि:शुल्क बनाएको छ। हामी ती बचत सिधै तपाईंलाई दिन्छौँ।
लगइन छैन। तपाईंका फाइलहरू कहिल्यै पनि तपाईंको उपकरण छोड्दैनन्, त्यसैले तपाईंले कति ठूलो फाइल खोल्न सक्नुहुन्छ भन्ने कुरा तपाईंको उपकरणको मेमोरीमा भर पर्छ।
यी उपकरणहरू तपाईंको ब्राउजरमै चल्छन्, त्यसैले तपाईंका फाइलहरू अपलोड हुँदैनन् र ती प्रशोधन गर्ने कुनै सर्भर छैनन् जसको भुक्तानी हामीले गर्नुपर्छ।
422
निःशुल्क उपकरण, लगइन आवश्यक छैन
81
भाषाहरू समर्थित
तपाईंको यन्त्रमा चलाइने खुला मोडेलहरू
केही उपकरणहरूले खुला मेसिन-लर्निङ मोडेल प्रयोग गर्छन्। ती सर्भरमा होइन, तपाईंको ब्राउजरमै चल्छन्, तर मोडेल फाइल एकपटक डाउनलोड गर्नुपर्छ — त्यसैले प्रत्येक के हो, कसले बनायो र कति ठूलो छ भन्ने यहाँ स्पष्ट लेखिएको छ। तपाईंले नमागेसम्म केही डाउनलोड हुँदैन।
- 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
वेटहरू तेस्रो पक्षको CDN बाट होइन, हाम्रै डोमेनबाट उपलब्ध गराइन्छ, र प्रत्येक निश्चित प्रकाशित संस्करणमा पिन गरिएको छ। इन्जिनहरू पनि खुला स्रोत हुन्: ONNX Runtime र ffmpeg (दुवै WebAssembly मा कम्पाइल गरिएको), pdf.js र RNNoise।
खुला-स्रोत सफ्टवेयर
LibraTool तपाईंको ब्राउजरमा चल्ने खुला-स्रोत सफ्टवेयरमा बनेको छ, ffmpeg, eSpeak NG र ONNX Runtime सहित। हरेकले आफ्नै लाइसेन्स राख्छ। नोटिसहरूले हरेक कम्पोनेन्ट, यसको लाइसेन्स र यसको स्रोत कोड कहाँ पाउने सूचीबद्ध गर्छन्, GPL र LGPL कम्पोनेन्टहरूको स्रोत दिने हाम्रो प्रस्तावसहित।
तेस्रो-पक्ष लाइसेन्सहरूTHIRD_PARTY_NOTICES.txtसम्पर्क र प्रतिक्रिया
प्रतिक्रिया छ, बग भेट्टाउनुभयो, वा नयाँ उपकरण सुझाव दिन चाहनुहुन्छ? हामी प्रत्येक सन्देश पढ्छौँ र तपाईंका सुझावहरू अर्को के बनाउने भनेर निर्णय गर्न प्रयोग गर्छौँ।
💡उपकरण सुझाव दिनुहोस्