qwen-scribe

Mac 上离线语音转文字,说完即出字,音频不出本机

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 语音识别 🍴 复刻 8 🐛 待处理 4 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 223
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,本地运行无需付费

项目预览

qwen-scribe 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类语音识别
开发团队VladUZH
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,本地运行无需付费
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型apple-silicon,dictation,local-first,macos,mlx,qwen3-asr,speech-to-text,transcription
GitHub 星标★ 223
上线时间2026-07-15 00:00:00
代码更新2026-11-01
仓库体积2.5 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态较活跃
收录时间2026-09-24
浏览次数1

项目介绍

qwen-scribe 是一个面向 Apple Silicon Mac 的本地语音识别工具,基于 MLX 框架运行 Qwen3-ASR 模型,提供私有化、离线的转录与系统级听写能力。它解决的核心问题是:云端语音转文字服务存在隐私泄露风险、按量计费成本高、且离线场景不可用。项目将模型推理完全放在本机执行,音频不出设备,同时提供两种使用方式——一是对已有音频文件做批量转录,二是作为系统级听写工具,在任何输入框中通过快捷键唤起语音输入。核心能力包括:利用 Apple Silicon 的 Metal 与统一内存加速推理、支持长音频分段处理、提供命令行与常驻后台两种形态、可切换不同规模的 Qwen3-ASR 模型以平衡速度与准确率。适合对隐私敏感、经常需要会议记录或长文录入的用户。

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 2026-09-24 · 当前星标 ★ 223

核心亮点

  • 完全本地推理,音频不上传,隐私敏感场景可直接用
  • 基于 MLX 针对 Apple Silicon 优化,比通用 CPU 推理快且省电
  • 同时覆盖文件转录和系统级听写两种高频用法,不只是命令行工具

不足之处

  • 仅支持 Apple Silicon Mac,Intel Mac 与 Windows/Linux 用户无法使用
  • 依赖 Qwen3-ASR 模型下载,首次使用需占用数 GB 磁盘与内存

适用场景

  • 会议或访谈录音的本地批量转写,避免上传云端
  • 在任意 App 输入框中用快捷键语音输入长段文字
  • 处理含敏感信息的语音材料,如医疗、法务、内部会议记录

替代项目

whisper.cpp、faster-whisper、whisperX

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