LiveWhisper

让 Whisper 实时出字,终端语音输入即说即显

LiveWhisper 是一个基于 OpenAI Whisper 的近乎实时语音转文字工具,通过 sounddevice 捕获麦克风音频并流式处理,无需修改 Whisper 核心即可实现边说话边出字的体验。它解决的是 Whisper 原生批量转录延迟高、无法用于实时对话的问题,核心能力包括:音频块流式切分、自动语音活动检测(VAD)、增量转录合并、终端界面实时显示。项目依赖用户已安装的 Whisper 模型,提供轻量级 Python 脚本,适合快速搭建语音输入、会议记录或字幕生成原型。其设计简洁,代码量小,便于二次开发,但功能聚焦于本地实时转录,不包含说话人分离或翻译等高级特性。

开源 free 对话助手
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 362
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类对话助手
开发团队Nikorasu
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署并安装Whisper。
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,assistant,chatbot,dictation,numpy,openai,openai-whisper,python,sounddevice,speech-recognition,speech-to-text,terminal,text-to-speech,transcription,translation,tts,voice,voice-assistant,voice-recognition,whisper
GitHub 星标★ 362
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-10-06 00:00:00
最近更新2026-08-12 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数1

使用教程

核心亮点

  • 流式音频处理,实现边说边转,延迟低至秒级
  • 基于 sounddevice 跨平台麦克风采集,兼容性好
  • 代码精简,依赖少,易于集成到现有 Python 项目

不足之处

  • 需预先安装 Whisper 模型,环境配置稍繁琐
  • 无自动重试或断点恢复,长时运行稳定性待观察
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 终端环境下的实时语音输入与命令控制
  • 会议或讲座的即时字幕生成
  • 语音草稿快速转文字,提升写作效率

替代项目

whisper-streaming、faster-whisper、SpeechRecognition

项目介绍

LiveWhisper 是语音识别领域的开源项目,由 Nikorasu 开发,2022 年首次发布。

它收录于语音识别分类,该分类目前共有 212 个项目,GitHub 星标数为 362。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-08-12。MIT许可证,完全免费,需自行部署并安装Whisper。

它主要面向的使用场景是:终端环境下的实时语音输入与命令控制。同类可对比的替代方案包括 whisper-streaming、faster-whisper、SpeechRecognition。

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