davideuler/local-whisper-input

Whisper Input

Whisper Input 是基于 ErlichLiu/Whisper-Input.git 项目的 fork，增加了本地离线语音模型的支持。

默认自动下载 SenseVoiceSmall 模型，使用本地模型运行。 也可以配置使用 WhisperBase / WhisperV2Large / WhisperV3Large 的模型。

或者配置硅基流动 SiliconFlow, Groq 的 API Key 来使用免费的在线模型。

可以实现按下 Option 按钮开始录制，抬起按钮就结束录制，并调用 Groq Whisper Large V3 Turbo 模型进行转译，由于 Groq 的速度非常快，所以大部分的语音输入都可以在 1-2s 内反馈。并且得益于 whisper 的强大能力，转译效果非常不错。

• 支持由 SiliconFlow 托管的 FunAudioLLM/SenseVoiceSmall 模型，速度比 Groq 托管的 Whisper Large V3 Turbo 更快，识别更准确，并且自带标点符号。最重要的是普通用户也无用量限制！

功能

查看视频效果演示

重点：Groq 和 SiliconFlow 都提供免费用量，并且都足够，无需付费，无需绑定信用卡

使用方法

目前支持两种免费的 ASR 模型，分别是 Groq 托管的 Whisper Large V3 系列 以及 SiliconFlow 托管的 FunAudioLLM/SenseVoiceSmall 系列。所以以下配置只需要二选一即可。

前提

请确保你的本地有 Python 环境，并且 Python 版本不低于 3.10。

3.13.1会有光标切换窗口报错的问题，这是个known issue，暂无解决方案，3.12.5无报错

FunAudioLLM/SenseVoiceSmall 模型配置方法

1. 注册 SiliconFlow 账户：https://cloud.siliconflow.cn/i/RXikvHE2

2. 创建并复制免费的 API KEY：https://cloud.siliconflow.cn/account/ak

3. 打开 终端 ，进入到想要下载项目的文件夹

   git clone https://github.com/davideuler/local-whisper-input
   cd local-whisper-input
   

4. 创建虚拟环境 【推荐】

   python -m venv venv
   

5. 重命名 .env 文件

   cp .env.example .env
   

6. 粘贴在第 2 步复制的 API KEY 到 .env 文件，效果类似

   SERVICE_PLATFORM=siliconflow
   SILICONFLOW_API_KEY=sk_z8q3rXrQM3o******************8dQEJCYz3QTJQYZ
   

7. 在最好不需要关闭的 终端 内进入到对应文件夹，然后激活虚拟环境

   # macOS / Linux
   source venv/bin/activate
   
   # Windows
   .\venv\Scripts\activate
   

8. 安装依赖

   pip install pip-tools
   pip-compile requirements.in
   pip install -r requirements.txt
   

9. 运行程序

   python main.py
   

Groq Whisper Large V3 模型配置方法

1. 注册 Groq 账户：https://console.groq.com/login

2. 复制 Groq 免费的 API KEY：https://console.groq.com/keys

3. 打开 终端 ，进入到想要下载项目的文件夹

   git clone [email protected]:ErlichLiu/Whisper-Input.git
   

4. 创建虚拟环境 【推荐】

   python -m venv venv
   

5. 重命名 .env 文件

   cp .env.example .env
   

6. 粘贴在第 2 步复制的 API KEY 到 .env 文件，效果类似

   SERVICE_PLATFORM=groq
   GROQ_API_KEY=gsk_z8q3rXrQM3o******************8dQEJCYz3QTJQYZ
   

7. 在最好不需要关闭的 终端 内进入到对应文件夹，然后激活虚拟环境

   # macOS / Linux
   source venv/bin/activate
   
   # Windows
   .\venv\Scripts\activate
   

8. 安装依赖

   pip install pip-tools
   pip-compile requirements.in
   pip install -r requirements.txt
   

9. 运行程序

   python main.py
   

🎉 此时你就可以按下 Option 按钮开始语音识别录入啦！

Tips

由于这个程序需要一直在后台运行，所以最好找一个自己不会经常下意识关掉的终端或者终端里的 Tab 来运行，不然很容易会不小心关掉。

Thanks to

https://github.com/ErlichLiu/Whisper-Input https://erlich.fun

未来计划

[✅] 多语言转译功能

[✅] 中文或多语言转译为英文

[✅] 标点符号支持

[ ] 添加 Agents，或许可以实现一些屏幕截图，根据上下文做一些输入输出之类的

如果你也有想法： 欢迎 Fork 和 PR，如果你在使用当中遇到问题，欢迎提交 Issue。

更新日志

2025.03.05

1. 添加多种本地模型选择，支持 SenseVoiceSmall、WhisperBase、WhisperV2Large 和 WhisperV3Large

2. 添加本地 ONNX 模型支持，无需联网，无需 API Key，保护隐私的同时提供更快的响应速度

2025.01.25

1. 支持通过环境变量配置恢复原始剪贴板内容，环境变量 KEEP_ORIGINAL_CLIPBOARD 默认为 true ，设置为 false 的时候不恢复

2025.01.19

1. 添加对 SiliconFlow 硅基流动托管的转译模型FunAudioLLM/SenseVoiceSmall 的支持，自带标点，无需润色，输出结果更快。由 @WEIFENG2333 贡献。

2025.01.16

1. 添加标点和优化进行区分，并且默认不优化转译内容
2. 去除掉状态展示的动画
3. 修复没有重置状态的 Bug，当录音时间小于 1s 时，会触发重置，避免后续的错误

2025.01.15

1. 支持 Windows，所有用户需要根据自己的本地环境 pip-compile
2. 采用字节流 buffer 存储录音，不需要存储到本地

2025.01.14

1. 支持语音输入结果优化，并更换推荐模型为 Llama 3.3 70B，同样免费

2025.01.13

1. 支持国内网络，无需申请 Groq API KEY 可以免费使用，Erlich 提供免费代理 API KEY
2. 通过环境变量支持将繁体中文转化为简体中文 .env ，CONVERT_TO_SIMPLIFIED=true，默认开启
3. 通过环境变量支持添加标点符号功能 .env，ADD_SYMBOL=true，默认开启，可以更换模型

2025.01.12

1. 增加了一个延迟 0.5s 的触发，方便在一些快捷键需要用到 Option/Alt 按钮时不会被误触
2. 重构代码

2025.01.11

1. 支持快捷键按下后的状态显示【正在录音、正在转译/翻译、完成】
2. 支持多语言语音转换为英文输出

2025.01.10

1. 支持基本的快捷键语音转文字输入

协议

遵循 MIT 协议