whishper

本地运行，一键将音频转文字、翻译并编辑字幕

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开语音识别 🍴 复刻 183 🐛 待处理 109 👀 关注 41

访问官网 ↗ GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 3104

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费完全开源免费，本地部署，无付费版本

项目预览

项目数据

分类语音识别

开发团队pluja

官网地址https://whishper-docs.pages.dev

GitHubhttps://github.com/pluja/whishper

定价模式🏷️完全免费

价格说明完全开源免费，本地部署，无付费版本

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议AGPL-3.0

主要语言Svelte

技术栈/模型ai,audio-to-text,golang,speech-recognition,speech-to-text,stt,subtitles,sveltekit,transcription,ui,web,web-whisper,webapp,whisper

GitHub 星标★ 3104

上线时间2023-08-26 00:00:00

代码更新2026-07-31

仓库体积14.3 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态低维护

收录时间2026-08-10

浏览次数6

项目介绍

whishper 是一个基于 Whisper 模型的本地语音转文字工具，提供网页界面，让用户无需上传数据即可完成音频转录、翻译和字幕编辑。它解决了云端语音服务带来的隐私泄露和网络依赖问题，核心能力包括：支持多种音频格式的转录，利用 Whisper 模型实现高精度识别；内置翻译功能，可将转录文本翻译成多种语言；提供字幕编辑界面，方便用户调整时间轴和文本；所有处理均在本地运行，保障数据安全。项目使用 SvelteKit 和 Go 构建，技术栈轻量，部署简单，适合个人用户和小型团队使用。

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 2026-08-10 · 当前星标 ★ 3104

技术标签

ai golang speech-recognition speech-to-text stt

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 15 分钟部署方式：本地安装 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

一台可本地运行的机器（转录、翻译、字幕编辑均在本地完成，可离线使用）
可选 NVIDIA GPU：有 GPU 可获得更快的转录速度
无 GPU 也可运行：项目基于 FasterWhisper，CPU 同样支持
按官方文档 https://whishper-docs.pages.dev 获取具体安装与开发指引

安装与启动步骤

1查阅官方文档

README 未在本仓库给出完整安装命令，安装与开发步骤以官方文档为准，请先打开文档确认当前推荐方式。
2克隆项目仓库

从 GitHub 获取源码到本地，后续按官方文档指引完成安装与启动。
```
git clone https://github.com/pluja/whishper.git
```
3进入项目目录

切换到克隆下来的项目根目录，准备按文档执行后续步骤。
```
cd whishper
```
4按文档安装启动

README 仅提到有 quick start 脚本或几步手动流程，具体命令留在官方文档，请照其执行。
5打开网页界面

启动后在浏览器访问本地 Web UI 地址，即可上传文件或输入 URL 开始转录。