Servidor de voz a texto en tiempo real y autoalojado, con ASR en streaming, diarización de hablantes, traducción en vivo y APIs compatibles con OpenAI y Deepgram.
11,2 mil1,1 milPythonApache-2.0Actualizado hace 19 días
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- hace 7 meses
¿Qué es?
Transcriber es una aplicación web con FastAPI que convierte enlaces de YouTube y archivos de audio o video subidos en texto con OpenAI Whisper. El procesamiento se realiza localmente, por lo que no es necesario enviar los archivos multimedia a un servicio de transcripción en la nube y no hay que pagar una suscripción.
Los trabajos muestran el progreso en tiempo real mediante WebSockets. Los usuarios pueden elegir entre los motores openai-whisper y faster-whisper, usar NVIDIA CUDA si está disponible o recurrir a la CPU, y descargar las transcripciones terminadas como archivos .txt. La vista de biblioteca relaciona los archivos multimedia con sus transcripciones y permite limpiar cada par con un solo clic.
El proyecto incluye una imagen de Docker construida en varias etapas que se ejecuta con un usuario sin privilegios, y su script de configuración intenta instalar FFmpeg automáticamente. La interfaz está construida con Jinja2, Alpine.js y Tailwind CSS, y ofrece modos oscuro y claro.
Funciones clave
- 01Transcribe URL de YouTube y archivos subidos .mp3, .mp4, .wav y similares.
- 02Muestra el progreso de los trabajos en tiempo real mediante WebSockets.
- 03Ofrece los motores openai-whisper y faster-whisper, con compatibilidad con NVIDIA CUDA.
- 04Relaciona archivos multimedia con sus transcripciones en una biblioteca y permite limpiarlos.
- 05Incluye una imagen de Docker construida en varias etapas que se ejecuta con un usuario sin privilegios.
Casos de uso
- Transcribir entrevistas o grabaciones sin subirlas a un servicio de terceros.
- Crear transcripciones de videos de YouTube para leerlas o buscar en ellas.
- Ejecutar un servicio privado de transcripción en un servidor doméstico o una red interna.
Inicio rápido
- 1
Crea y activa un entorno virtual (macOS/Linux)
python -m venv .venv - 2
Activa el entorno virtual (macOS/Linux)
source .venv/bin/activate - 3
Ejecuta el instalador automático (instala la compatibilidad con GPU y las dependencias)
python install.py - 4
Inicia la aplicación y abre http://localhost:8000
uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
Antes de usarlo
- Para una compatibilidad fiable con GPU NVIDIA, se requiere Python 3.10 a 3.12; Python 3.13 o posterior puede recurrir a PyTorch solo para CPU.
- Una GPU NVIDIA es opcional, pero necesaria para acelerar la transcripción.
- Se necesita FFmpeg; la instalación automática puede fallar y requerir una configuración manual.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es transcriber?
- Aplicación web autoalojada que transcribe videos de YouTube y archivos locales de audio y video con OpenAI Whisper, en tu propio equipo. Transcriber es una aplicación web con FastAPI que convierte enlaces de YouTube y archivos de audio o video subidos en texto con OpenAI Whisper. El procesamiento se realiza localmente, por lo que no es necesario enviar los archivos multimedia a un servicio de transcripción en la nube y no hay que pagar una suscripción.
- ¿transcriber es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- transcriber no declara ninguna licencia. Su código es público, pero sin licencia no tienes permiso explícito para reutilizarlo; consulta al autor antes de depender de él.
- ¿transcriber sigue mantenido?
- Sin commits en más de 6 meses. El último commit de transcriber fue el 18 mar 2026.
- ¿Para qué puedo usar transcriber?
- Transcribir entrevistas o grabaciones sin subirlas a un servicio de terceros. Crear transcripciones de videos de YouTube para leerlas o buscar en ellas. Ejecutar un servicio privado de transcripción en un servidor doméstico o una red interna.
- ¿Cómo se instala transcriber?
- Crea y activa un entorno virtual (macOS/Linux): python -m venv .venv Activa el entorno virtual (macOS/Linux): source .venv/bin/activate Ejecuta el instalador automático (instala la compatibilidad con GPU y las dependencias): python install.py Inicia la aplicación y abre http://localhost:8000: uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
- ¿Dónde consigo transcriber?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/BrendownFerreira/transcriber
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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