关于LibraTool

工作原理

LibraTool上的每个工具都完全在你的浏览器中运行。当你拖入文件时，它由运行在你自己设备上的JavaScript处理——从不上传到服务器。

为什么免费？

AI让构建这些工具的成本几乎为零。我们将这些节省直接传递给你。

无需登录。你的文件永远不会离开你的设备，因此能打开多大的文件取决于你设备的内存。

这些工具在你的浏览器中运行，因此你的文件不会被上传，也没有需要我们付费的服务器来处理它们。

在您设备上运行的开源模型

部分工具使用开源的机器学习模型。它们在您的浏览器中运行，而不是在服务器上，但模型文件需要下载一次，因此这里列明了每个模型是什么、由谁制作以及有多大。在您主动请求之前，不会下载任何内容。

• 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

模型权重由我们自己的域名提供，而非第三方 CDN，并且每个都固定到确切的已发布版本。引擎同样是开源的：ONNX Runtime 和 ffmpeg（均编译为 WebAssembly）、pdf.js 以及 RNNoise。