Порт модели распознавания речи OpenAI Whisper на C/C++ для быстрого автономного преобразования речи в текст на CPU и GPU без зависимостей.
Uberi/speech_recognition
Библиотека Python для распознавания речи, которая объединяет множество онлайн- и офлайн-движков под единым интерфейсом.
- Звёзды
- 8,999
- Форки
- 2,415
- Открытые issues
- 313
- Последний коммит
- 2 месяца назад
Что это?
SpeechRecognition — модуль Python для преобразования речи в текст. Вместо того чтобы разбираться в отдельных API каждого провайдера, разработчик вызывает один объект Recognizer и выбирает бэкенд при каждом вызове, например recognize_google, recognize_whisper, recognize_vosk или recognize_sphinx.
Поддерживаются как облачные сервисы (Google Cloud Speech, Microsoft Azure Speech, IBM Speech to Text, Wit.ai, Houndify, API OpenAI и Groq Whisper), так и локальные движки, работающие офлайн (CMU Sphinx/PocketSphinx, Vosk, OpenAI Whisper и Faster Whisper). Через бэкенд OpenAI также можно использовать совместимые с OpenAI самостоятельно размещённые эндпоинты, например vLLM или Ollama.
Библиотека считывает аудио из файлов и с микрофонов через PyAudio, а также включает средства для калибровки порога энергии фонового шума и фонового прослушивания. После установки запустите python -m speech_recognition, чтобы быстро проверить работу библиотеки.
Ключевые возможности
- 01Единый интерфейс Recognizer для переключения между множеством движков распознавания речи
- 02Поддержка облачных API и офлайн-движков, например Vosk, Whisper и Sphinx
- 03Чтение аудио из файлов и с микрофонов (для работы с микрофоном нужен PyAudio)
- 04Калибровка порога энергии фонового шума и фоновое прослушивание
- 05Поддержка совместимых с OpenAI самостоятельно размещённых эндпоинтов
Сценарии использования
- Транскрибирование записей аудио или файлов встреч в скрипте Python
- Создание голосового интерфейса команд, который слушает микрофон
- Офлайн-преобразование речи в текст на локальном компьютере без отправки аудио в облачный сервис
- Сравнение нескольких движков распознавания через единый путь выполнения кода
Быстрый старт
- 1
Установите библиотеку из PyPI
pip install SpeechRecognition - 2
Запустите встроенную демоверсию, чтобы попробовать её
python -m speech_recognition
Что важно знать
- Для нескольких движков нужны платные или облачные API-ключи, например Google Cloud, Azure, OpenAI, Groq и Cohere.
- Для ввода с микрофона требуется PyAudio; на некоторых платформах перед его установкой необходимо установить PortAudio в систему.
- Для офлайн-движков, таких как Sphinx и Whisper, нужны дополнительные пакеты и модели. В README также отмечается, что настройка Sphinx может быть непростой.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое speech_recognition?
- Библиотека Python для распознавания речи, которая объединяет множество онлайн- и офлайн-движков под единым интерфейсом. SpeechRecognition — модуль Python для преобразования речи в текст. Вместо того чтобы разбираться в отдельных API каждого провайдера, разработчик вызывает один объект Recognizer и выбирает бэкенд при каждом вызове, например recognize_google, recognize_whisper, recognize_vosk или recognize_sphinx.
- speech_recognition можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- speech_recognition распространяется с открытым исходным кодом под лицензией BSD-3-Clause. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- speech_recognition всё ещё поддерживается?
- Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в speech_recognition — 2 сент. 2026 г..
- Для чего можно использовать speech_recognition?
- Транскрибирование записей аудио или файлов встреч в скрипте Python Создание голосового интерфейса команд, который слушает микрофон Офлайн-преобразование речи в текст на локальном компьютере без отправки аудио в облачный сервис Сравнение нескольких движков распознавания через единый путь выполнения кода
- Как установить speech_recognition?
- Установите библиотеку из PyPI: pip install SpeechRecognition Запустите встроенную демоверсию, чтобы попробовать её: python -m speech_recognition
- Где скачать speech_recognition?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Uberi/speech_recognition
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Локальное приложение для расшифровки аудио и видео без подключения к интернету: распознаёт говорящих, позволяет общаться с расшифровками и автоматизировать обработку файлов через наблюдение за папкой.
Более быстрая реализация модели распознавания речи Whisper от OpenAI на движке инференса CTranslate2 с меньшим потреблением памяти и 8-битным квантованием.
Распознавание речи с открытым исходным кодом на базе Whisper: точные временные метки для каждого слова и опциональная диаризация говорящих.
Десктопное приложение для офлайн-транскрибации и перевода аудио и видео на компьютере на основе OpenAI Whisper.
Настольное приложение для полностью офлайн-транскрибации аудио и видео на вашем устройстве с помощью Whisper и других моделей распознавания речи.