Готовый установщик с бэкендами CUDA, Vulkan и CPU. Никакой компиляции, Python или поиска моделей. Выберите модель, нажмите запись и получите текст. Полностью офлайн и цифровой подписью.
whisper.cpp — это порт модели распознавания речи OpenAI Whisper на C++, созданный Георги Гергановым и поддерживаемый как проект с открытым исходным кодом на GitHub. Оригинальная модель Whisper была выпущена на Python, что создает значительные практические барьеры для развертывания на Windows: установка Python, виртуальные окружения, сопоставление версий PyTorch и CUDA toolkit, а также работа через командную строку. whisper.cpp устраняет все эти зависимости, реализуя движок вывода Whisper на переносимом C++, который компилируется в нативный бинарный файл.
Для пользователей Windows whisper.cpp означает, что локальное распознавание речи Whisper доступно без какой-либо инфраструктуры Python. Скомпилированный бинарный файл работает непосредственно на Windows, поддерживает ускорение GPU через NVIDIA CUDA и использует те же веса модели Whisper, что и реализация на Python. whisper.cpp на Windows — это то, что делает возможным StarWhisper. Это движок, обеспечивающий локальную транскрибацию, не требуя от пользователей управления окружениями Python или инструментами командной строки.
На этой странице описано, что делает whisper.cpp на Windows, как StarWhisper упаковывает его в настольное приложение, какие конфигурации оборудования поддерживаются и как whisper.cpp сравнивается с запуском Whisper на Python в Windows.
whisper.cpp поддерживает все пять размеров моделей Whisper: tiny (39M параметров), base (74M), small (244M), medium (769M) и large-v3 (1,5B). Файлы моделей представляют собой стандартные веса в формате GGML, которые можно загрузить из репозитория моделей Hugging Face или включить в установщики. StarWhisper включает модели tiny, base и small в полный установщик; модели medium и large доступны для загрузки в версии Pro.
StarWhisper может использовать NVIDIA CUDA при наличии совместимых GPU и драйвера. При успешной проверке поддерживаемого оборудования также может работать опциональный путь Vulkan для NVIDIA, AMD и Intel. Если GPU-бэкенд недоступен, приложение переходит на CPU. Фактическая скорость зависит от модели, оборудования, драйверов, аудио и настроек.
StarWhisper поддерживает многие языки Whisper. Выберите язык в настройках; отдельная загрузка модели не требуется.
whisper.cpp выдает временные метки на уровне слов и сегментов вместе с текстом транскрипции. StarWhisper использует их для создания файлов субтитров SRT и для отображения временных меток в панели вывода транскрипции. Временные метки точны до нескольких сотен миллисекунд при стандартном темпе речи.
StarWhisper может использовать NVIDIA CUDA при наличии совместимых GPU и драйвера. При успешной проверке поддерживаемого оборудования также может работать опциональный путь Vulkan для NVIDIA, AMD и Intel. Если GPU-бэкенд недоступен, приложение переходит на CPU.
Время зависит от установщика, загрузки моделей и компьютера Windows.
Пользовательский интерфейс StarWhisper построен на Electron, который обеспечивает уровень кроссплатформенного GUI. Фронтенд Electron взаимодействует с серверным процессом whisper.cpp через механизм локального IPC. С точки зрения пользователя, это полностью прозрачно: приложение представляется как стандартное приложение Windows. Процесс whisper.cpp работает отдельно от GUI, поэтому тяжелые нагрузки на транскрибацию не блокируют интерфейс.
Сборки whisper.cpp с поддержкой CUDA требуют библиотек среды выполнения CUDA. StarWhisper включает необходимые файлы среды выполнения CUDA, поэтому пользователям не нужно устанавливать полный набор инструментов CUDA отдельно. На системе пользователя должен быть присутствовать только драйвер GPU NVIDIA. Включенная среда выполнения CUDA совместима со всеми поддерживаемыми драйверами GPU NVIDIA за последние несколько лет.
Файлы моделей whisper.cpp находятся в формате GGML, размером от ~75 МБ (tiny) до ~3 ГБ (large-v3). StarWhisper обрабатывает загрузку, место хранения и выбор моделей через панель «Настройки». Пользователи не взаимодействуют с необработанными файлами моделей. Приложение проверяет целостность файла модели после загрузки и предупреждает пользователей, если файл модели поврежден или неполон.
Время загрузки зависит от размера модели и скорости хранилища. StarWhisper поддерживает процесс с выбранной моделью готовым, поэтому не загружает ее заново для каждого запроса.
Эти оценки производительности приведены для 60-минутного аудиофайла, обработанного с помощью whisper.cpp на Windows:
| Модель | Только CPU (современный ПК) | RTX 3070 (GPU) | Требуется RAM |
|---|---|---|---|
| tiny | Зависит от оборудования | Зависит от оборудования | Зависит от оборудования |
| small | Зависит от оборудования | Зависит от оборудования | Зависит от оборудования |
| medium | Зависит от оборудования | Зависит от оборудования | Зависит от оборудования |
| large-v3 | Зависит от оборудования | Зависит от оборудования | Зависит от оборудования |
Оценки варьируются в зависимости от поколения CPU/GPU, характеристик аудио и системной нагрузки. Требования к GPU RAM относятся к VRAM во время вывода; требования к системной RAM ниже для вывода на CPU. В репозитории whisper.cpp на GitHub есть общественные бенчмарки для более широкого диапазона конфигураций оборудования.
Фактическая скорость зависит от модели, оборудования, драйверов, аудио и настроек.
Используйте medium только для нелатинских письменностей (CJK, арабский, кириллица) или длинного непрерывного аудио. Используйте large-v3 только тогда, когда точность важнее скорости, и у вас есть GPU. На коротких клипах диктовки обе более крупные модели, вероятно, будут вставлять фразы, которые никогда не произносились. Если вы не уверены, какую выбрать, оставайтесь на small.
StarWhisper может использовать NVIDIA CUDA при наличии совместимых GPU и драйвера. При успешной проверке поддерживаемого оборудования также может работать опциональный путь Vulkan для NVIDIA, AMD и Intel. Если GPU-бэкенд недоступен, приложение переходит на CPU. Фактическая скорость зависит от модели, оборудования, драйверов, аудио и настроек.
Более крупным моделям требуется больше памяти, и на CPU-only они могут работать медленнее. Проверьте рекомендации в настройках; память и скорость зависят от модели и оборудования.
Нет. StarWhisper включает предварительно скомпилированный бинарный файл whisper.cpp для Windows. Никакого Python, Conda или настройки командной строки не требуется. Установите StarWhisper, и whisper.cpp готов к использованию через графический интерфейс.
StarWhisper может использовать NVIDIA CUDA при наличии совместимых GPU и драйвера. При успешной проверке поддерживаемого оборудования также может работать опциональный путь Vulkan для NVIDIA, AMD и Intel. Если GPU-бэкенд недоступен, приложение переходит на CPU.
StarWhisper использует те же семейства моделей Whisper. Качество вывода зависит от модели, аудио, диктора, языка и фонового шума.
tiny: ~75 МБ, base: ~145 МБ, small: ~465 МБ, medium: ~1,5 ГБ, large-v3: ~3 ГБ. Полный установщик StarWhisper с bundled моделями tiny + base + small занимает около 700 МБ. Дополнительные модели загружаются по требованию из панели «Настройки».
StarWhisper делает whisper.cpp доступным на Windows без Python, работы с командной строкой или установки набора инструментов CUDA. Бесплатный тариф без учетной записи. Pro за $10/месяц для неограниченного использования и более крупных моделей.