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whisper-clip

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一键音频转文本，自动保存到剪贴板

WhisperClip是一款自动转录音频并将文本直接保存至剪贴板的工具。只需点击按钮即可将口语转换为书面文本。应用支持Python 3.8及以上版本，使用OpenAI的Whisper技术，无论GPU还是CPU都能选择合适的模型以确保最佳性能。用户可以提供反馈并参与改进项目。

WhisperClip自动转录音频转录OpenAI剪贴板Github开源项目
访问官网GitHubHugging Face论文

WhisperClip 项目介绍

WhisperClip 是一个自动音频转录工具，旨在通过简化将语音内容转换为文字的过程来提高生活和工作效率。它利用了 OpenAI 的 Whisper 技术，为用户提供免费和便捷的音频转文本功能。用户只需轻轻一按按钮，即可将语音内容快速转为文本，并直接复制到剪贴板以供使用。

功能介绍

  • 轻松点击即可录制音频。
  • 使用 Whisper 技术自动转录音频（免费使用）。
  • 选择将转录内容直接保存到剪贴板。

安装指南

先决条件

  • 需要安装 Python 3.8 或更高版本。
  • 推荐使用 CUDA 以提高性能，但不是必需的，WhisperClip 也可以在 CPU 上运行。

环境搭建

  1. 克隆代码仓库：

    git clone https://github.com/gustavostz/whisper-clip.git
cd whisper-clip

  2. 如果还没有安装 PyTorch，可以参考 PyTorch 官网进行安装。

  3. 安装必要的依赖：

    pip install -r requirements.txt

选择合适的模型

根据 GPU 的显存选择适合的 Whisper 模型，以获得最佳性能。以下是可用模型及其所需显存和相对速度的表格：

大小所需显存相对速度
tiny~1 GB~32x
base~1 GB~16x
small~2 GB~6x
medium~5 GB~2x
large~10 GB1x

对于仅英语的应用，.en 模型（例如：tiny.en，base.en）的效果通常更佳。要更换模型，可以在 config.json 文件中修改 model_name 变量为所需的模型名称。

使用方法

运行应用程序：

python main.py
  • 点击麦克风按钮开始和停止录音。
  • 如果选中“保存到剪贴板”选项，转录文本将会自动复制到您的剪贴板。

配置设置

  • 默认的录音快捷键是 Alt+Shift+R，用户可以在 config.json 文件中进行修改。
  • 您还可以在 config.json 文件中更改用于转录的 Whisper 模型。

反馈

如果用户对更友好、可执行的 WhisperClip 版本感兴趣，项目开发者乐意考虑制作一版。欢迎通过 GitHub 提交反馈和建议。

鸣谢

该项目使用了 OpenAI 的 Whisper 技术进行音频转录。

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