whisper_android

在安卓手机上离线运行 Whisper，实现即时语音转文字

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 113 🐛 待处理 29 👀 关注 9
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 693
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，可自行部署使用。

项目预览

whisper_android 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vilassn
GitHubhttps://github.com/vilassn/whisper_android
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
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C++
技术栈/模型android,asr,automatic-speech-recognition,embedded,mobile,offline,openai,speech-recognition,tensorflow,tensorflowlite,text-to-speech,texttospeech,tflite,transcribe,transcription,translation,tts,whisper
GitHub 星标★ 693
上线时间2023-08-26 00:00:00
代码更新2026-03-18
仓库体积282.1 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7

项目介绍

whisper_android 是一个将 OpenAI Whisper 语音识别模型移植到 Android 平台的开源项目，基于 TensorFlow Lite 实现完全离线的语音转文字功能。它解决了移动端无法实时、离线运行大模型语音识别的问题，通过模型量化和优化，让 Whisper 能在手机等嵌入式设备上以较低资源消耗运行。项目核心能力包括：支持多种 Whisper 模型尺寸（tiny/base/small），提供 Java/Kotlin 调用接口，内置音频录制与处理流程，并针对移动端推理速度做了优化。开发者可将其集成到自己的 Android 应用中，实现无需联网的语音输入、会议记录、字幕生成等功能，同时保护用户隐私。

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 ★ 693

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 45 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Android Studio 与 NDK
  • Android 真机
  • 模型文件

安装与启动步骤

  1. 1确认用途

    两个 Android 示例应用，演示如何在手机端跑 Whisper 语音识别。

  2. 2准备开发环境

    Android Studio 与 NDK 都要装，原生 API 版本需要 CMake 编译。

  3. 3选一条实现路径

    Java API 版接入简单，Native API 版性能更好但配置复杂。

  4. 4在真机上验证

    模拟器没有麦克风且算力不足，必须用真机测识别效果。

如何确认成功

真机上能录音并输出识别文本

注意事项

  • 模型文件体积大，注意打包方式和安装包大小。
  • 低端机推理延迟明显，需按实测调模型规格。

核心亮点

  • 完全离线运行，保护隐私且无需网络连接
  • 基于 TensorFlow Lite，模型量化后体积小、推理速度快
  • 提供简洁的 Android API，易于集成到现有应用

不足之处

  • 仅支持 Android 平台，iOS 需另寻方案
  • 模型精度相比完整版 Whisper 有所下降
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 移动端语音输入法或语音笔记应用
  • 离线会议记录与字幕生成工具
  • 嵌入式设备（如智能家居）的语音控制

替代项目

whisper.cpp、Vosk、PocketSphinx

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