voquill

本地跑的免费语音听写,说完直接变文字

开源 🏷️基础免费,高级付费 ⏳ 访问状态待核验 语音识别 🍴 复刻 135 🐛 待处理 69 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1027
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️基础免费,高级付费 支持限时试用 · 开源免费,官网提供免费使用,付费增值信息待确认

项目预览

voquill 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类语音识别
开发团队voquill
定价模式🏷️基础免费,高级付费
价格说明开源免费,官网提供免费使用,付费增值信息待确认
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言TypeScript
技术栈/模型agent,agentic-ai,dictation,free,local-ai,open-source,speech-to-text,tauri,voquill,whisper
GitHub 星标★ 1027
上线时间2025-09-23 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积82.7 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-11-10
浏览次数0

项目介绍

Voquill 是一款开源的语音听写工具,基于 TypeScript 与 Tauri 构建,目标是把语音转文字能力做成可本地运行的桌面应用。它解决的是传统听写软件依赖云端服务、隐私不可控、订阅费用高的问题:用户说话后,应用调用本地 AI 模型(如 Whisper 系语音识别模型)完成转写,文本可直接输入到当前光标位置,适合写作、记录、编程注释等场景。项目采用 Tauri 打包,体积与资源占用相对轻量,并带有 agent 相关能力,可在转写后做进一步文本处理。整体定位是免费、开源、可离线使用的听写替代方案,适合注重数据留在本地的个人用户与开发者。

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 2026-11-10 · 当前星标 ★ 1027

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:入门 约 20 分钟 部署方式:本地安装 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • macOS、Windows 或 Linux 桌面系统(README 声明为跨平台)
  • Tauri 桌面应用通常需要 Node.js 与 Rust 工具链(README 未给出具体版本,请以仓库内文档为准)
  • 需要可用的麦克风输入设备
  • 如需本地转写,需要一台能运行 Whisper 系模型的机器,可选 GPU 加速

安装与启动步骤

  1. 1克隆仓库

    README 未给出安装步骤,先获取源码,再按仓库内各子目录的说明操作。

    git clone https://github.com/voquill/voquill.git
  2. 2查看仓库文档

    仓库内包含桌面端、移动端、文档站、企业服务与 CLI,请按对应目录的说明确认构建方式。

  3. 3准备桌面构建环境

    桌面端基于 Tauri 打包,需先准备 Node.js 与 Rust 工具链,具体版本与安装命令 README 未列出。

  4. 4获取安装包

    也可直接访问官网页面,下载对应系统的现成版本,无需自行编译。

  5. 5在应用内选择引擎

    启动后在设置里选择本地 Whisper 引擎或自选云端服务商;README 未给出该项的具体配置路径。

关键配置

配置项必填说明示例
语音识别引擎是决定转写在本机运行还是交给自选云端服务商处理。本地 Whisper 或自选云端服务商

如何确认成功

打开应用后在其他桌面程序的光标处说话,能看到转写文字被输入即可。

常见问题

Q:README 里为什么没有安装命令?

A:该节选只介绍了项目定位与特性,未包含安装步骤;请以仓库根目录及各子目录内的说明文件为准。

Q:能否完全离线使用?

A:可以。README 说明本地运行 Whisper 时可离线转写,也可把它指向任意自建后端。

Q:支持哪些操作系统?

A:macOS、Windows、Linux 桌面平台,另有移动端应用代码在仓库中。

Q:为什么我的转写不准确?

A:可用个人词典添加专有名词与替换规则,也可开启 AI 清理去掉语气词和重复开头。

注意事项

  • README 节选不含安装与配置命令,本教程只覆盖可确认的准备动作,其余以仓库文档为准。
  • 本地 Whisper 模型体积较大,首次加载可能较慢,可选 GPU 加速。
  • 所有转写数据与个人词典默认保留在本机,注意不要随意共享配置文件。

核心亮点

  • 基于 Tauri 打包,桌面端体积和内存占用比 Electron 方案更轻
  • 支持本地 AI 模型转写,语音数据不必上传云端,隐私可控
  • 开源免费,TypeScript 技术栈便于二次开发和接入自定义模型

不足之处

  • 本地模型对硬件有要求,低配机器转写速度和准确率会打折扣
  • 项目处于成长早期,模型管理、多语言支持等细节可能仍在完善
  • 文档与社区生态相对薄弱,遇到问题可参考的资料有限

适用场景

  • 写作者用语音快速起草文稿,减少键盘输入
  • 开发者在编码时口述注释或提交说明
  • 会议或灵感记录场景下离线转写,避免内容外传

替代项目

whisper.cpp、Buzz、Handy

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