Repolode
BrendownFerreira

BrendownFerreira/transcriber

Самостоятельно размещаемое веб-приложение для расшифровки видео с YouTube и локальных аудио- и видеофайлов с помощью OpenAI Whisper.

Open source альтернатива:Otter.aiDescript

Звёзды
147
Форки
13
Открытые issues
0
Последний коммит
7 месяцев назад

Что это?

Transcriber — веб-приложение на FastAPI, которое преобразует ссылки на YouTube и загруженные аудио- или видеофайлы в текст с помощью OpenAI Whisper. Обработка выполняется локально, поэтому отправлять медиафайлы в облачный сервис расшифровки не нужно, а подписка не требуется.

Приложение показывает ход выполнения задач в реальном времени через WebSockets. Можно выбрать движок openai-whisper или faster-whisper, использовать NVIDIA CUDA, если она доступна, с переходом на CPU при необходимости, а готовые расшифровки скачивать в формате .txt. В библиотеке медиафайлы связаны с расшифровками; предусмотрена очистка таких пар одним нажатием.

В проект входит Docker-образ, собираемый в несколько этапов и запускаемый от имени непривилегированного пользователя; скрипт настройки пытается автоматически установить FFmpeg. Интерфейс создан с использованием Jinja2, Alpine.js и Tailwind CSS и поддерживает тёмную и светлую темы.

Ключевые возможности

  • 01Расшифровывает видео по ссылкам на YouTube и загруженные файлы .mp3, .mp4, .wav и другие форматы.
  • 02Показывает ход выполнения задач в реальном времени через WebSockets.
  • 03Поддерживает движки openai-whisper и faster-whisper, а также NVIDIA CUDA.
  • 04Связывает медиафайлы с расшифровками в библиотеке и позволяет удалять их парами.
  • 05Поставляется с многоэтапным Docker-образом, который запускается от имени непривилегированного пользователя.

Сценарии использования

  • Расшифровка интервью и записей без загрузки в сторонний сервис.
  • Создание текстовых расшифровок видео с YouTube для чтения или поиска.
  • Запуск частного сервиса расшифровки на домашнем сервере или во внутренней сети.

Быстрый старт

  1. 1

    Создайте и активируйте виртуальное окружение (macOS/Linux)

    python -m venv .venv
  2. 2

    Активируйте виртуальное окружение (macOS/Linux)

    source .venv/bin/activate
  3. 3

    Запустите автоматический установщик (он установит поддержку GPU и зависимости)

    python install.py
  4. 4

    Запустите приложение, затем откройте http://localhost:8000

    uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

Что важно знать

  • Для надежной поддержки GPU NVIDIA требуется Python 3.10–3.12; в Python 3.13 и более поздних версиях PyTorch может работать только на CPU.
  • GPU NVIDIA не обязателен, но необходим для ускорения транскрибации.
  • Требуется FFmpeg. Автоматическая установка может завершиться с ошибкой, и тогда потребуется настроить его вручную.

Темы

Частые вопросы

Что такое transcriber?
Самостоятельно размещаемое веб-приложение для расшифровки видео с YouTube и локальных аудио- и видеофайлов с помощью OpenAI Whisper. Transcriber — веб-приложение на FastAPI, которое преобразует ссылки на YouTube и загруженные аудио- или видеофайлы в текст с помощью OpenAI Whisper. Обработка выполняется локально, поэтому отправлять медиафайлы в облачный сервис расшифровки не нужно, а подписка не требуется.
transcriber можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
У transcriber не указана лицензия. Код открыт, но без лицензии нет явного разрешения на его использование — уточните у автора, прежде чем на него полагаться.
transcriber всё ещё поддерживается?
Нет коммитов больше 6 месяцев. Последний коммит в transcriber — 18 мар. 2026 г..
Для чего можно использовать transcriber?
Расшифровка интервью и записей без загрузки в сторонний сервис. Создание текстовых расшифровок видео с YouTube для чтения или поиска. Запуск частного сервиса расшифровки на домашнем сервере или во внутренней сети.
Как установить transcriber?
Создайте и активируйте виртуальное окружение (macOS/Linux): python -m venv .venv Активируйте виртуальное окружение (macOS/Linux): source .venv/bin/activate Запустите автоматический установщик (он установит поддержку GPU и зависимости): python install.py Запустите приложение, затем откройте http://localhost:8000: uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
Где скачать transcriber?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/BrendownFerreira/transcriber

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты