erm

一键剪掉录音里的“嗯啊”，让口语更干净

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 音频音乐 🍴 复刻 3 🐛 待处理 2 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 112
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

erm 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类音频音乐
开发团队dougcalobrisi
官网地址https://doug.sh/docs/erm
GitHubhttps://github.com/dougcalobrisi/erm
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ahh,disfluencies,disfluency,er,erm,ffmpeg,python,transcript,tts,uhm,umm,video,whisper
GitHub 星标★ 112
上线时间2026-04-28 00:00:00
代码更新2026-08-23
仓库体积431 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

erm 是一个本地运行的命令行工具，专门用于去除英语口语录音中的非流利停顿词（如 um、uh、er、erm、ah、hmm 等）。它解决的是播客、访谈、演讲等场景中，原始录音常带有大量语气词，影响听感和专业度的问题。核心能力基于 Whisper 语音识别模型，自动检测并定位这些非流利词，然后通过 ffmpeg 精准剪辑掉对应片段，同时保留其余语音的完整性。用户只需提供音频或视频文件，运行命令即可获得更干净流畅的版本，全程本地处理，保护隐私。该工具适合内容创作者、播客制作者、语言学习者等需要快速清理口语录音的人群。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 112

技术标签

核心亮点

  • 基于 Whisper 精准识别多种非流利词，覆盖全面
  • 本地运行，无需上传录音，隐私安全
  • 自动剪辑，保留完整语义，操作简单

不足之处

  • 仅支持英语，其他语言暂不支持
  • 依赖 Whisper 模型，首次运行需下载较大模型文件

适用场景

  • 播客后期制作，快速去除主持人口头禅
  • 访谈录音整理，提升听感和专业度
  • 视频配音或课程录制，去除语气词

替代项目

Descript、Otter.ai、Audacity

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