Whisper

仓库地址：
https://github.com/openai/whisper
可用模型信息：

测试视频：18段，总共447S视频（11段前：有11段开头有停顿的视频）
Tiny: 跑完：142S ，11段前，对0段，18段中，对10段，5段后，对5段。
Large:跑完：941S，11段前，对0段，18段中，对2段，5段后，对4段。
WhisperX：跑完：143S ，11段前，对10段，18段中，对17段，5段后，对5段。
开口说话到，发出音，大概有13，14，12,20,帧左右的误差，也就是说有0.8S左右的误差，所以建议，如果取无声音频，end要往前挪10帧。
有的人，在静默的时候还咧嘴笑一笑
一句话说完，从没有声音到完全闭上嘴，大概有5帧，8帧，10帧左右，大概有0.4S左右的误差。
WhisperX误差统计（单位：秒）：

总结：1）WhisperX会在视频停顿空语音前，比label都早停顿。缺点：一句话后几个字可能被裁减掉，对我们的影响是浪费不到1秒的原数据。优点：没语音了，嘴没闭的情况可以解决；
2）WhisperX会在视频停顿空语音后，比label都晚停顿。缺点：一句话开头几个字可能被裁减掉，对我们的影响是浪费不到1秒的原数据。优点：说话前，嘴动了，却还没发出声的情况，过滤掉。

whisperX

牛津大学的博士生Max Bain开源的模型
https://github.com/m-bain/whisperX
效果如上表所示，很好。
WhisperX accepted at INTERSPEECH 2023

达摩院语音团队Paraformer

https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR
效果：

即：每个字都有start 和end时间戳，没有断句的功能

飞书秒记

https://www.feishu.cn/product/minutes
只有字幕，没有时间戳

FSMN语音端点检测-中文-通用-16k

https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/summary