Whispera 是语音识别领域的开源项目，由 sapoepsilon 开发，2025 年首次发布。
它收录于语音识别分类，该分类目前共有 249 个项目，GitHub 星标数为 167。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-28。开源免费，需自行部署。
它主要面向的使用场景是：会议或访谈录音后快速导出文字稿。同类可对比的替代方案包括 whisper.cpp、Buzz。
Whispera
Mac 上本地离线把语音秒变文字，录音即转写
Whispera 是一款面向 macOS 的 AI 语音转文字应用，基于 WhisperKit 在本地运行 Whisper 模型，把麦克风录音或音频文件快速转成文字。它解决的是云端转写工具需要上传音频、按分钟计费、隐私不可控的问题：音频全程留在本机，离线也能用。核心能力包括一键录音转写、导入音频文件批量处理、自动识别语种、输出可复制文本，并针对 Apple Silicon 做了推理加速。界面走原生 macOS 风格，轻量、启动快，适合日常口述笔记、会议记录、采访整理等场景。项目用 Swift 编写，代码结构清晰，方便开发者二次定制或集成到自己的工作流中。作为早期项目，功能聚焦在“录音→文字”这条主链路上，没有堆砌过多花哨功能。
开源
free
语音识别
GitHub 星标
★ 167
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目预览
项目数据
分类语音识别
开发团队sapoepsilon
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费，需自行部署
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Swift
技术栈/模型
GitHub 星标★ 167
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-06-04 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
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2026-10-03
浏览次数0
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
正在加载星标数据…
技术标签
使用教程
—
核心亮点
- 基于 WhisperKit 本地推理，音频不出本机，隐私友好且无需联网
- 原生 Swift + macOS 界面，启动和操作轻快，贴合苹果生态
- 支持录音与音频文件导入两种输入，覆盖口述笔记和已有素材整理
不足之处
- 仅支持 macOS，且依赖 Apple Silicon 才能获得较好推理速度
- 项目处于早期，功能与文档相对单薄，社区生态待观察
适用场景
- 会议或访谈录音后快速导出文字稿
- 写作者用口述方式记录灵感并转成文本
- 学生整理课堂录音、播客内容做笔记
替代项目
whisper.cpp、Buzz
项目介绍
上一篇：whisper-stream
同类项目推荐
obs-localvocal
开源
直播录屏时，本地AI实时生成字幕，保护隐私零延迟
OBS plugin for local speech recognition and captioning using AI
LiveCaptions-Translator
开源
实时捕获系统音频，一键翻译成你懂的语言
Lightweight and powerful real-time audio/speech translation tool based on Windows Li···
speechbrain
开源
一站式 PyTorch 语音工具箱，快速搞定识别、说话人验证等任务
A PyTorch-based Speech Toolkit
whisper-diarization
开源
给语音转写加上说话人标签，会议记录一目了然
Automatic Speech Recognition with Speaker Diarization based on OpenAI Whisper