Аудио
whisper.cpp
Port of OpenAI's Whisper model in C/C++
★ 54,1 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →// audio · handy-computer/transcribe.cpp
transcribe.cpp
transcribe.cpp — проект с открытым исходным кодом из категории «Аудио» от handy-computer (handy-computer/transcribe.cpp на GitHub). У него 1 982 звезды на GitHub и 112 форков, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 4 октября 2026.
Fast local speech-to-text across 16+ model families, powered by ggml.
💎 Скрытая жемчужина★ 2,0 тыс. звёзд⑂ 112 форковMITобновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте
Факты о проекте
- Репозиторий
- handy-computer/transcribe.cpp
- Звёзды GitHub
- 1 982
- Форки
- 112
- Лицензия
- MIT
- Последнее обновление на GitHub
- 4 октября 2026
- Категория
- Аудио
- Тип страницы
- Скрытая жемчужина — более короткая страница для менее известного проекта
- Официальный сайт
- Official site
// как это работает
Как это работает
- Pick your model
Choose one of the 16+ supported speech model families and grab its weights.
- Build the toolkit
Compile the C++ code or use a prebuilt binary for your platform.
- Point it at audio
Feed it a file or a live stream and get text back in seconds.
- Integrate the output
Pipe transcripts into notes, subtitles, or your own pipeline.
// возможности
Почему его любят
16+ model families
Runs ggml speech-to-text inference across a wide range of model families.
Local and private
Audio never leaves your machine; no cloud account or key needed.
C++ speed
Native performance makes transcription fast even on modest CPUs.
GGUF weights
Compact model files that are easy to download and swap.
MIT licensed
Permissive license that suits open and commercial projects alike.
Streaming ready
Designed for both file transcription and low-latency streams.
Advertisement
// запустите сами
Запустите сами
- Step 1 — Clone the repo
Download the source and move into the project folder.
git clone https://github.com/handy-computer/transcribe.cpp.git cd transcribe.cpp - Step 2 — Check the README
Every project documents its own setup; start with install requirements.
cat README.md | head -60 - Step 3 — Run it
Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.
# see README for the exact launch command
// сценарии использования
Что можно создать
- Transcribe meeting recordings entirely offline.
- Batch-convert a podcast archive to searchable text.
- Add fast local STT to a C++ or embedded project.
- Prototype multi-model speech pipelines cheaply.
Advertisement
// вопросы и ответы
Вопросы и ответы
Who maintains transcribe.cpp?
It is an open-source project at handy-computer/transcribe.cpp with 112 forks. Check the repo's contributors and recent commits to see how active maintenance is.
Is transcribe.cpp free for commercial use?
MIT licensed — commercial use allowed with attribution.
Which models does it support?
It supports 16+ speech-to-text model families via ggml/GGUF weights; check the README for the current list.
Do I need a GPU?
A GPU helps, but ggml is built for CPU efficiency, so many models run fine on a regular laptop.
How is it different from whisper.cpp?
The headline difference is breadth: it aims to cover many model families, not just one.
// продолжить изучение
Похожие инструменты
Аудио
Faster Whisper
Faster Whisper transcription with CTranslate2
★ 25,7 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →Аудио
sherpa-onnx
Speech-to-text, text-to-speech, speaker diarization, speech enhancement, source separation, and VAD using next-gen Kaldi with onnxruntime without Internet co…
★ 15,1 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →Аудио
Piper
Fast and local neural text-to-speech engine
★ 5,7 тыс. звёздGPL-3.0
Смотреть руководство →Аудио
jkinco-listen-open
Local-first AI meeting minutes workbench: FunASR speech-to-text + Ollama LLM.
★ 102 звездыMIT
Смотреть руководство →Аудио
metavoice-src
MetaVoice-1B: a 1.2B-parameter foundation model for emotional, zero-shot text-to-speech
★ 4,2 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →// альтернативы
Альтернативы: Аудио
Другие проекты из категории «Аудио» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если transcribe.cpp вам не подходит.
- MoneyPrinterTurbo★ 128,3 тыс.
利用 AI 大模型和自动化工作流，根据主题或关键词一键生成高清短视频。Generate HD short videos from a topic or keyword with an automated AI workflow.
- Whisper★ 109,9 тыс.
Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision
- GPT-SoVITS★ 62,3 тыс.
1 min voice data can also be used to train a good TTS model! (few shot voice cloning)
- Real-Time-Voice-Cloning★ 60,2 тыс.
Clone a voice from 5 seconds of audio and generate arbitrary speech in real time
- whisper.cpp★ 54,1 тыс.
Port of OpenAI's Whisper model in C/C++
// ещё в категории audio
Больше проектов: Аудио
Соседние проекты из категории «Аудио» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к transcribe.cpp — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.
- WaveRNN★ 2,2 тыс.
WaveRNN vocoder plus Tacotron TTS in PyTorch: train your own neural speech synthesis on LJSpeech.
- kokoro-tts★ 1,9 тыс.
Turn books and documents into natural speech with the Kokoro TTS model.
- IMS-Toucan★ 2,2 тыс.
ToucanTTS: fast, controllable text-to-speech for over 7,000 languages, from Stuttgart's IMS.
- obs-localvocal★ 1,6 тыс.
Obs-localvocal — obs plugin for local speech recognition and captioning, open-source.
- hifi-gan★ 2,4 тыс.
GAN vocoder that turns mel-spectrograms into high-fidelity speech audio, fast enough for real-time use.
- soprano★ 1,6 тыс.
Instant, ultra-realistic text-to-speech from a simple local app.
Получить transcribe.cpp
Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.