jt-live-whisper 是语音识别领域的开源项目，由 jasoncheng7115 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于语音识别分类，该分类目前共有 192 个项目，GitHub 星标数为 442。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。开源免费，本地运行无需付费。
它主要面向的使用场景是：企业内敏感会议记录，禁止上传云端。同类可对比的替代方案包括 whisper.cpp、Buzz、faster-whisper。
jt-live-whisper
本地跑语音转写翻译，会议录音不出电脑
jt-live-whisper 是一个 100% 本地运行的 AI 语音工具箱，基于 Python 开发，核心解决云端语音服务带来的隐私泄露与持续费用问题。它把语音识别、翻译、说话人区分和摘要能力全部放在自有设备上执行，音频数据不出本机。主要功能包括：实时麦克风转写、实时翻译、录音文件批量处理、说话人辨识（区分不同讲话者）以及会议摘要生成。适合需要处理敏感会议、访谈或课堂录音，又不愿把内容上传到第三方 API 的用户。项目依赖 Whisper 类模型完成识别，配合本地翻译与摘要模型，整体可离线使用。目前星标约 442，属于早期但方向明确的项目，适合愿意自行配置 Python 环境、对隐私要求高于易用性的技术用户。
开源
free
语音识别
GitHub 星标
★ 442
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类语音识别
开发团队jasoncheng7115
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费，本地运行无需付费
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型
GitHub 星标★ 442
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-03-03 00:00:00
最近更新2026-09-22 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2026-09-23
浏览次数0
使用教程
核心亮点
- 全流程本地推理，音频与文本不经过云端，隐私可控
- 功能覆盖实时转写、翻译、说话人辨识、会议摘要，一站式
- 支持录音档批次处理，适合会后集中整理多份录音
不足之处
- 早期项目，安装配置与模型下载对非技术用户门槛较高
- 本地运行依赖较好硬件，实时场景对 GPU/内存有要求
适用场景
- 企业内敏感会议记录，禁止上传云端
- 个人访谈或课堂录音的本地转写与摘要
- 需要区分多位讲者并生成会议纪要的批量处理
替代项目
whisper.cpp、Buzz、faster-whisper
项目介绍
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