cicada

任意会议直播实时字幕,还能自动出纪要

开源 🏷️完全免费 ⏳ 访问状态待核验 办公效率 🍴 复刻 282 🐛 待处理 5 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1549
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 免费开源,Mac/Windows/Linux/Android 均可使用

项目预览

cicada 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类办公效率
开发团队wquguru
定价模式🏷️完全免费
价格说明免费开源,Mac/Windows/Linux/Android 均可使用
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Swift
技术栈/模型android,linux,live-captions,macos,meeting-notes,menubar-app,simultaneous-interpretation,speech-recognition,subtitles,swift,swiftui,translation,windows
GitHub 星标★ 1549
上线时间2026-11-01 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积37.7 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态活跃
收录时间2026-11-07
浏览次数0

项目介绍

cicada(知了)是一款跨平台实时字幕与会议辅助工具,支持 Mac、Windows、Linux 和 Android。它面向在线会议、直播、网课等场景,通过调用系统音频采集与语音识别能力,将正在播放的声音实时转写为字幕并叠加显示,帮助用户在听不清、多语言或嘈杂环境下跟上内容。核心能力包括:任意会议或直播的实时字幕、同声传译式翻译、AI 会议纪要整理,以及菜单栏常驻的轻量交互形态。项目以 Swift 为主开发,开源免费,适合需要低成本字幕增强的个人与团队,也便于开发者二次定制识别与翻译链路。

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 2026-11-07 · 当前星标 ★ 1549

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 10 分钟 部署方式:本地安装 8 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

  • Mac:macOS 14.4+,Apple 芯片或 Intel 均可
  • Windows:Windows 10 2004+,x64 或 ARM64
  • Linux:Ubuntu 22.04 或 24.04 桌面版
  • Android:Android 10 及以上
  • 除 Apple 芯片 Mac 外,其他平台需准备 Ling 或其他 AI 服务的 key

安装与启动步骤

  1. 1下载对应安装包

    在官网下载页选择与自己系统匹配的 Mac、Windows、Linux 或 Android 安装包。

  2. 2安装并首次启动

    按系统常规方式安装后打开知了,先按引导完成基础设置。

  3. 3注册并创建令牌

    打开 Ling 开放平台,注册或登录后点创建令牌,复制以 sk- 开头的那串 key。

  4. 4填入 API key

    在设置中打开「AI 服务」,粘贴 key 后点保存并检查,也可粘贴到纪要窗口顶部提示框。

  5. 5选择模型与声音

    AI 服务页可更换模型(默认 Ling-3.1-flash);各语言使用的语音在同声传译设置中选择。

  6. 6开会或看直播

    知了直接读取系统声音生成双语字幕与纪要,无需把机器人拉进会议。

  7. 7按住说话键发言

    Mac 按住右 ⌥、Windows 按住右 Ctrl 说话,对方可在会中听到翻译后的语音。

  8. 8可选换服务商

    在「AI 服务」右上角切换 OpenRouter、ZenMux、OpenAI,或填任意 OpenAI 兼容地址。

关键配置

配置项必填说明示例
Ling API key是用于语音识别、实时纪要与翻译等服务鉴权sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
模型否在 AI 服务页选择,默认 Ling-3.1-flashLing-3.1-flash
同传声音否同声传译设置里按语言选择对应语音Ming 声音
OpenAI 兼容服务地址否自建或第三方兼容服务地址,局域网 http 地址也可http://192.168.1.10:8000/v1
语音识别地址否Mac 可将识别交给 Qwen3-ASR、Whisper 等,默认仍在本机http://192.168.1.10:9000

如何确认成功

保存 key 后点「检查」,知了会发一个只消耗一个 token 的请求确认可用,通过即配置成功。

常见问题

Q:Apple 芯片 Mac 必须填 key 吗?

A:不必。Apple 芯片 Mac 默认识别在本机完成,不填 key 也能用;Intel 版 Mac 需要 Ling key。

Q:注册不了 Ling 怎么办?

A:在「设置 › AI 服务」右上角切换到 OpenRouter、ZenMux、OpenAI,或填任意 OpenAI 兼容服务地址。

Q:检查失败如何排查?

A:设置里会逐步说明问题出在网络连接,还是 key 或模型配置;可先核对 key 是否以 sk- 开头、模型是否可用。

Q:要不要把知了拉进会议当机器人?

A:不用。它直接读取系统声音生成字幕,会议对方完全无感。

Q:可以接自己部署的模型吗?

A:可以。翻译和纪要、同传声音、语音识别可分别填不同地址,局域网 http 地址也支持。

注意事项

  • 四个平台共用同一版本号和同一种会议记录格式。
  • Linux 桌面版的纪要窗在屏幕共享时可能被对方看到。
  • 换服务商后每种服务的 key 各存一份,切换时不用重填。
  • 想移除 key,在「AI 服务」页面点移除即可。

核心亮点

  • 跨 Mac/Windows/Linux/Android 四端,覆盖面广
  • 对任意会议或直播音频做实时字幕,不绑定单一会议软件
  • 内置同声传译与 AI 会议纪要,字幕之外还能沉淀文字记录

不足之处

  • 识别与翻译效果依赖所接的语音识别和翻译服务,离线能力有限
  • 多端功能成熟度可能不一致,非 macOS 平台体验待观察
  • 会议纪要等 AI 能力需要额外配置模型或接口,上手有一定门槛

适用场景

  • 参加外语在线会议时实时显示翻译字幕
  • 听网课或看直播时把声音转成可读字幕
  • 会后自动生成会议纪要,减少手工整理

替代项目

Buzz、LiveCaptions、Whisper

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