LibraTool Hakkında
Misyonumuz basit: harika araçları herkes için ücretsiz yapmak.
Nasıl çalışır
LibraTool'daki her araç tamamen tarayıcınızda çalışır. Bir dosya bıraktığınızda, kendi cihazınızda çalışan JavaScript tarafından işlenir — hiçbir şey bir sunucuya yüklenmez.
Gizlilik politikası
Dosyalarınız tarayıcınızda işlenir ve yüklenmez. Bazı araçlar önce bir motor ya da yapay zekâ modeli indirir; canlı konuşmadan metne dönüştürme tarayıcınızın kendi konuşma hizmetini kullanır.
- Bir araçta kullandığınız dosyalar ve metinler cihazınızda işlenir ve LibraTool'a gönderilmez.
- Bazı araçlar, ilk kullanımda tarayıcınıza bir motor ya da açık kaynaklı bir yapay zekâ modeli indirir. Size ait hiçbir şey geri gönderilmez.
- Canlı konuşmadan metne dönüştürme bunun istisnasıdır: tarayıcınız sesi üreticisine gönderir (Chrome'da Google, Edge'de Microsoft, Safari'de Apple).
- Ziyaretleri ve araç kullanımını saymak için PostHog analitiğini kullanıyoruz. Tarayıcınızın localStorage alanında rastgele bir kimlik tutar ve IP adreslerini atacak şekilde ayarlıdır; dosyalarınızı ya da araçlara yazdıklarınızı asla almaz. Cloudflare sayfa hızını çerez kullanmadan ölçer.
- Barındırma sağlayıcımız Vercel, her web sunucusu gibi, bir sayfa yüklendiğinde IP adresinizi görür ve kısa ömürlü sunucu günlüklerinde tutar.
- Hesap gerekmez. Ayarlarınız ve favorileriniz kendi tarayıcınızda kalır.
Neden ücretsiz?
Yapay zeka bu araçların geliştirilmesini neredeyse ücretsiz hale getirdi. Bu tasarrufu doğrudan size yansıtıyoruz.
Giriş gerekmez. Dosyalarınız hiçbir zaman cihazınızı terk etmez; bu yüzden ne kadar büyük bir dosya açabileceğiniz cihazınızın belleğine bağlıdır.
Araçlar tarayıcınızda çalışır; bu yüzden dosyalarınız yüklenmez ve bizim ödememiz gereken, dosyaları işleyen sunucular yoktur.
422
ücretsiz araç, giriş gerekmez
81
dil desteklenir
Cihazınızda çalıştırdığımız açık modeller
Bazı araçlar açık makine öğrenimi modelleri kullanır. Bunlar sunucuda değil tarayıcınızda çalışır, ancak model dosyasının bir kez indirilmesi gerekir; bu yüzden her birinin ne olduğunu, kimin yaptığını ve ne kadar yer kapladığını burada bulabilirsiniz. Siz istemeden hiçbir şey indirilmez.
- 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
Ağırlıklar üçüncü taraf bir CDN yerine kendi alan adımızdan sunulur ve her biri yayımlanmış tam bir sürüme sabitlenmiştir. Motorlar da açık kaynaktır: ONNX Runtime ve ffmpeg (ikisi de WebAssembly'ye derlenmiş), pdf.js ve RNNoise.
Açık kaynaklı yazılım
LibraTool, tarayıcınızda çalışan ffmpeg, eSpeak NG ve ONNX Runtime dahil açık kaynaklı yazılımlar üzerine kuruludur. Her biri kendi lisansını korur. Bildirimler her bileşeni, lisansını ve kaynak kodunun nereden alınacağını listeler; GPL ve LGPL bileşenlerinin kaynağını sağlama teklifimiz de buna dahildir.
Üçüncü taraf lisanslarıTHIRD_PARTY_NOTICES.txtİletişim ve geri bildirim
Geri bildiriminiz mi var, bir hata mı buldunuz veya yeni bir araç önermek mi istiyorsunuz? Her mesajı okuyoruz ve önerilerinizi kullanıyoruz.
💡Araç öner