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多后端的 Whisper 应用。速度惊人。针对 Mac 和 arm 优化。安装简单。输入本地文件或 URL，此服务将使用 Whisper AI 进行转录。

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工具介绍

多后端的 Whisper 应用。速度惊人。针对 Mac 和 arm 优化。安装简单。输入本地文件或 URL，此服务将使用 Whisper AI 进行转录。

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每个 Whisper 变体都在同一应用程序中,带有全面优化! 史上最简单的安装过程! Mac/Linux/Win

有超过 1200 个⭐ 评价,因为这个程序真的很棒!适用于 Windows 和 mac。这个 Whisper 前端应用程序是唯一一个生成 speaker.json 文件的应用程序,该文件通过说话人来划分对话。

它是如何工作的

一个 CLI,一个路由器: --device 选择后端(如果省略则自动检测),每个后端在首次使用时都会运行在自己的隔离环境中 - Python 中没有 CUDA/torch 依赖性的烦恼。

…

由 Recall.ai 赞助

自 2025 年 9 月起支持开源转录创新。

为什么 1,000 多家公司选择 Recall.ai - 准确的语音分割 — 真实的参与者姓名,而不仅仅是"演讲者 1/2" - 超低 200 毫秒延迟 用于实时转录和音频 - **99.9% 的 uptime SLA ** 具有企业级安全性 (SOC 2、HIPAA、ISO 27001) - 一个 API 适用于所有会议平台 — 不需要特定平台的集成

Whole-hog 孤立环: torch+xpu 轮子只从 PyTorch 的官方 XPU 索引中提取 - 通过精确版本和明确索引进行固定,因此 XPU 依赖链中的任何内容都无法从不可信的源中解析(在 PyPI 上的 pytorch-triton-xpu 名称实际上被隔离;我们不会接触它)。- Arc 上的 WhisperX: whisperx 后端获得了相同的 XPU 连接。- 实验性 - 如果有问题,请与您的卡模型提交问题(如果出现问题,请不要使用此功能)。

感谢 @Mischala 启动 XPU 支持 ( #127, 关闭 #23)。