whisper-auto-transcribe

拖入音频,自动出文字,无需命令行

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 音频音乐 🍴 复刻 16 🐛 待处理 29 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 229
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署使用。

项目预览

whisper-auto-transcribe 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类音频音乐
开发团队tomchang25
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
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
上线时间2022-09-24 00:00:00
代码更新2026-05-05
仓库体积173.0 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

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。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 229

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

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