Распознавание речи с открытым исходным кодом на базе Whisper: точные временные метки для каждого слова и опциональная диаризация говорящих.
- Звёзды
- 1,224
- Форки
- 93
- Открытые issues
- 81
- Последний коммит
- позавчера
Что это?
aTrain транскрибирует аудио- и видеозаписи на вашем компьютере с помощью faster-whisper — оптимизированной реализации модели Whisper от OpenAI. Записи и расшифровки никуда не загружаются, поэтому инструмент подходит для исследовательских проектов, где важны конфиденциальность данных и соответствие требованиям GDPR.
В инструменте есть режим определения говорящих на базе pyannote.audio: он связывает каждый фрагмент текста с конкретным говорящим. Поддерживается около 99 языков, точность зависит от языка. Программа работает на CPU или на GPU NVIDIA с CUDA.
Помимо десктопного GUI, aTrain предлагает устанавливаемый через pip интерфейс командной строки (aTrain_core), а также экспериментальный режим работы через браузер или сервер. Выходные файлы можно импортировать в ATLAS.ti, MAXQDA и NVivo для качественного анализа.
Ключевые возможности
- 01Офлайн-транскрибация с помощью моделей faster-whisper без загрузки данных
- 02Диаризация говорящих на базе pyannote.audio
- 03Поддержка примерно 99 языков
- 04Работа на CPU и GPU NVIDIA с CUDA
- 05Интерфейс командной строки для скриптов и пакетной обработки
- 06Форматы выходных файлов совместимы с ATLAS.ti, MAXQDA и NVivo
Сценарии использования
- Транскрибация интервью для качественных исследований без отправки записей в облачные сервисы
- Подготовка расшифровок с временными метками и указанием говорящих для анализа в MAXQDA или NVivo
- Запуск локального конвейера транскрибации на сервере без графического интерфейса
Быстрый старт
- 1
Установить движок aTrain с GitHub с помощью pip
pip install "aTrain @ git+https://github.com/aTrainTranscription/aTrain.git" - 2
Расшифровать аудиофайл из командной строки с настройками по умолчанию
aTrain_core transcribe /path/to/audio/file.mp3
Что важно знать
- aTrain пока нет в PyPI, поэтому pip устанавливает его напрямую из репозитория GitHub.
- Поддержка GPU NVIDIA CUDA доступна только в Windows и Linux на базе Debian; в macOS используется только CPU.
- Запуск aTrain start в режиме браузера или сервера — экспериментальная функция, которая может быть реализована не полностью.
- Проект распространяется по лицензии copyleft AGPL-3.0, которая требует делиться изменённым кодом, предоставляемым через сеть.
Темы
Частые вопросы
- Что такое aTrain?
- GUI- и CLI-инструмент для офлайн-транскрибации записей речи с помощью моделей Whisper и необязательной диаризацией говорящих. aTrain транскрибирует аудио- и видеозаписи на вашем компьютере с помощью faster-whisper — оптимизированной реализации модели Whisper от OpenAI. Записи и расшифровки никуда не загружаются, поэтому инструмент подходит для исследовательских проектов, где важны конфиденциальность данных и соответствие требованиям GDPR.
- aTrain можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- aTrain распространяется с открытым исходным кодом под лицензией AGPL-3.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- aTrain всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в aTrain — 20 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать aTrain?
- Транскрибация интервью для качественных исследований без отправки записей в облачные сервисы Подготовка расшифровок с временными метками и указанием говорящих для анализа в MAXQDA или NVivo Запуск локального конвейера транскрибации на сервере без графического интерфейса
- Как установить aTrain?
- Установить движок aTrain с GitHub с помощью pip: pip install "aTrain @ git+https://github.com/aTrainTranscription/aTrain.git" Расшифровать аудиофайл из командной строки с настройками по умолчанию: aTrain_core transcribe /path/to/audio/file.mp3
- Где скачать aTrain?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/aTrainTranscription/aTrain
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Порт модели распознавания речи OpenAI Whisper на C/C++ для быстрого автономного преобразования речи в текст на CPU и GPU без зависимостей.
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.
Сервер для локального распознавания речи в реальном времени: потоковый ASR, разделение по говорящим, перевод и API, совместимые с OpenAI и Deepgram.
Более быстрая реализация модели распознавания речи Whisper от OpenAI на движке инференса CTranslate2 с меньшим потреблением памяти и 8-битным квантованием.