基于 Whisper 的开源语音转文字工具,支持词级时间戳和说话人分离。
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aTrain 使用 faster-whisper(OpenAI Whisper 模型的优化实现)在本地机器上转写音频和视频录音,录音和转写文本都不会上传到网络,适合有数据隐私或 GDPR 合规要求的研究项目。
工具内置基于 pyannote.audio 的说话人识别功能,可以为每段文本标注所属说话人。支持约 99 种语言,不同语言的识别质量有所差异;可以在 CPU 上运行,也可以在 NVIDIA CUDA 显卡上加速。
除桌面图形界面外,aTrain 还提供可通过 pip 安装的命令行工具(aTrain_core),并提供实验性的浏览器或服务器模式。转写结果可导入 ATLAS.ti、MAXQDA 和 NVivo 进行定性分析。
从 GitHub 用 pip 安装 aTrain 引擎
pip install "aTrain @ git+https://github.com/aTrainTranscription/aTrain.git"使用默认设置在命令行转录音频文件
aTrain_core transcribe /path/to/audio/file.mp3概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
基于 Whisper 的开源语音转文字工具,支持词级时间戳和说话人分离。
OpenAI Whisper 语音识别模型的 C/C++ 移植版,可离线、无依赖地在 CPU 和 GPU 上运行语音转文字。
基于 OpenAI Whisper 的桌面应用,可在本机离线转录和翻译音视频。
完全离线在本地设备上转录音视频的桌面应用,基于 Whisper 等语音模型。
可自托管的实时语音转文字服务,支持流式识别、说话人分离、同声翻译,并兼容 OpenAI 与 Deepgram API。
基于 CTranslate2 推理引擎重新实现的 Whisper 语音转文字库,速度更快、占用内存更少。