hyprwhspr

Linux 全局语音听写，按快捷键说话就出字

hyprwhspr 是一款面向 Linux 的原生语音转文字工具，目标是提供系统级、快速、准确且注重隐私的听写体验。它解决 Linux 桌面长期缺乏好用全局听写方案的问题：用户无需依赖云端服务，即可在任何应用里通过快捷键触发语音输入。核心能力包括系统级听写（不局限于某个编辑器或浏览器）、本地优先的语音识别（支持 Parakeet 等模型），并集成 Cohere、ElevenLabs 等可选后端，兼顾离线隐私与云端精度。项目用 Python 编写，针对 Arch、CachyOS、Debian、Fedora、openSUSE 等发行版做了适配，并与 Hyprland、Noctalia、Omarchy 等桌面环境深度整合。它强调可改造性，开发者可以替换识别引擎、调整快捷键与交互流程，适合追求隐私、效率和可定制性的 Linux 用户。

开源 unknown 语音识别

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 1200

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类语音识别

开发团队goodroot

所属国家

官网地址https://hyprwhspr.com

GitHubhttps://github.com/goodroot/hyprwhspr

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型ai,archlinux,cachyos,cohere-ai,debian,dictation,elevenlabs,fedora,hyprland,noctalia,omarchy,opensuse,parakeet,speech-to-text,translation,ubuntu,waybar,wayland,whisper,x11

GitHub 星标★ 1200

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-08-27 00:00:00

最近更新2026-09-16 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-17

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使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 7 步

环境要求

Linux 系统（支持 Arch、Debian、Ubuntu、Fedora、openSUSE 等）
Arch 系发行版安装 AUR 包时需已安装 yay
源码安装方式需能运行仓库内 scripts/ 与 bin/ 下的脚本（Python 编写）
无独立 GPU 也可使用，onnx-asr 针对 CPU 做了优化

安装与启动步骤

1AUR 安装稳定版

Arch 系发行版用 yay 从 AUR 安装稳定版 hyprwhspr，安装完成后即可使用 hyprwhspr 命令。
```
yay -S hyprwhspr
```
2AUR 安装最新版

想跟进最新代码可改装 bleeding edge 版本 hyprwhspr-git，二者择一安装即可，不要同时装。
```
yay -S hyprwhspr-git
```
3运行交互式设置

安装后必须运行 setup，按向导选择转录后端、下载模型，可选配置可视化与状态栏集成，并设置 systemd 用户服务与权限。
```
hyprwhspr setup
```
4源码安装依赖

从源码部署时，先在仓库根目录执行依赖安装脚本，为当前发行版装好所需依赖。
```
git clone https://github.com/goodroot/hyprwhspr.git
cd hyprwhspr
./scripts/install-deps.sh
```
5源码方式初始化

依赖装好后，用仓库内的 bin 脚本运行交互式 setup，流程与 AUR 安装后一致。
```
./bin/hyprwhspr setup
```
6脚本式一键安装

旧版 bootstrap 安装方式，也可直接用官网脚本安装，安装后同样要跑 setup。
```
curl -fsSL https://hyprwhspr.com/install.sh | bash
```
7更新与重跑

托管发布版用 update 命令升级；bootstrap 安装则重跑安装脚本。setup 是幂等的，可随时重跑。
```
hyprwhspr update
```

如何确认成功

setup 流程最后一步会执行 Validate installation（验证安装），按提示确认通过即表示可用；也可随时重跑 hyprwhspr setup 验证。

常见问题

Q：必须联网或使用云服务吗？

A：不必须。转录默认在本机完成，数据不离开设备；Cohere、ElevenLabs、Gemini 等云端 API 均为完全可选。

Q：没有 GPU 能用吗？

A：可以。项目提供 onnx-asr，针对 CPU 做了速度优化，并支持限制甚至完全不占用 GPU 显存。

Q：支持哪些 Linux 发行版？

A：Arch、Debian、Ubuntu、Fedora、openSUSE 等均有支持；Arch 系可直接安装原生 AUR 包。

Q：如何更新到新版本？

A：托管发布版执行 hyprwhspr update；旧版 bootstrap 安装则重新运行 curl 安装脚本，之后可再跑一次 setup。

Q：setup 跑过一次还要再跑吗？

A：setup 是幂等的，重跑不会产生冲突，配置变更或验证安装时可以再次执行。

注意事项

AUR 的 hyprwhspr 为稳定版，hyprwhspr-git 为最新代码版，按需二选一。
源码安装务必先执行 ./scripts/install-deps.sh，再运行 ./bin/hyprwhspr setup。
setup 会引导选择后端（Cohere Transcribe、Parakeet TDT V3、Whisper、Qwen3-ASR、REST API 或 Realtime WebSocket）并下载模型。
托管发布版的升级与恢复细节见官方安装指南 docs/MANAGED_INSTALLATION.md。

核心亮点

系统级全局听写，任意应用可触发，不局限于单一编辑器
本地优先识别兼顾隐私，同时可接 Cohere、ElevenLabs 等云端后端
深度适配 Hyprland 等 Linux 桌面生态，发行版覆盖广

不足之处

主要面向 Linux 桌面，非 Linux 用户无法使用
依赖特定桌面环境与音频配置，开箱体验可能需调试

适用场景

在 Hyprland 桌面上用快捷键把口述内容直接输入到任意编辑器
写代码或写文档时用语音快速记录想法，减少键盘输入
对隐私敏感的用户在本地完成听写，不把语音上传云端

替代项目

nerd-dictation、whisper.cpp

项目介绍

hyprwhspr 是一个语音识别领域的开源项目，官方简介：Native speech-to-text for Linux - Fast, accurate, private, and hackable system-wide dictation。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 1200 星标。

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