whisper-auto-transcribe

拖入音频,自动出文字,无需命令行

这是一个基于 OpenAI Whisper 的自动音频转写工具,旨在提供简单易用的语音转文本解决方案。它解决了普通用户在使用 Whisper 时面临的命令行操作复杂、参数配置繁琐的问题,通过封装底层模型并提供直观的 Gradio 图形界面,让用户无需编写代码即可完成音频文件的批量转写。核心能力包括:支持多种音频格式输入,自动检测语言并进行转写,可输出带时间戳的文本结果,同时提供实时进度显示和结果预览。项目采用 Python 和 PyTorch 构建,利用 Whisper 的深度学习模型实现高精度识别,适合个人笔记整理、会议记录、字幕生成等场景。整体设计轻量,部署简单,适合快速上手。

开源 free 音频音乐
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 229
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类音频音乐
开发团队tomchang25
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,需自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型asr,deep-learning,gradio,gradio-interface,language-model,pytorch,speech-processing,speech-recognition,speech-to-text,text-to-speech,video-captioning,voice-activity-detection
GitHub 星标★ 229
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-09-24 00:00:00
最近更新2026-08-15 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3

使用教程

核心亮点

  • 基于 Gradio 提供可视化界面,拖拽上传即可转写,零代码门槛
  • 封装 Whisper 模型,自动检测语言并输出带时间戳文本,准确度高
  • 支持常见音频格式,批量处理效率高,适合日常使用

不足之处

  • 早期项目,功能相对单一,缺少高级编辑和导出选项
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 记者或内容创作者快速将采访录音转为文字稿
  • 学生整理课堂录音笔记,生成可搜索文本
  • 视频制作者为素材生成字幕或转写旁白

替代项目

faster-whisper、whisper.cpp、Buzz

项目介绍

whisper-auto-transcribe 是语音识别领域的开源项目,由 tomchang25 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 229。

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 2026-08-15。MIT许可证,完全免费,需自行部署使用。

它主要面向的使用场景是:记者或内容创作者快速将采访录音转为文字稿。同类可对比的替代方案包括 faster-whisper、whisper.cpp、Buzz。

上一篇:jetson-voice

下一篇:OSSSpeechKit

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

★ 1616 2026-09-10
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···

★ 3755 2026-08-10
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

★ 11834 2026-08-26
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

★ 5657 2026-08-13