Transcriber

Час аудио — это не четыре часа работы.

Transcriber превращает аудио и видео в готовый текст за несколько минут. Без подписки. Без загрузки записей в облако. Прямо на вашем компьютере.

Windows 10/11 · v2.14.0 · MIT

English version: README.en.md

---

Знакомая ситуация?

У вас есть часовая запись.

Интервью. Лекция. Созвон. Подкаст. Встреча. Исследование. Голосовая заметка.

И вот она лежит на диске.

Проблема только в одном: теперь из неё нужно сделать текст.

Можно слушать запись, ставить на паузу, печатать, возвращаться назад, снова ставить на паузу…

Час записи легко превращается в 3–4 часа механической работы.

И вот здесь начинается самое интересное.

Transcriber делает эту работу за вас.

Перетащили файл → запустили распознавание → получили текст.

Пока компьютер работает, вы занимаетесь своими делами.

---

Что вы экономите

Раньше	С Transcriber
3–4 часа ручной расшифровки	Несколько минут ожидания
Постоянно нажимать Play / Pause	Один раз добавить файл
Платить за каждую минуту аудио	Бесплатно и безлимитно
Отправлять конфиденциальные записи в облако	Файл остаётся на вашем компьютере
Искать нужную фразу в часовом аудио	Искать прямо по готовому тексту
Вручную чистить «эээ», «ммм» и слова-паразиты	Автоочистка текста одной галочкой
Отдельно делать субтитры	Экспортировать SRT сразу из программы

Если вы регулярно расшифровываете интервью, лекции, встречи или подкасты, программа может окупить себя буквально первым же использованием — не деньгами, а часами вашей жизни.

А время, как известно, обратно в корзину не положишь.

---

Как это работает

Внутри используется Whisper — модель распознавания речи, которая работает локально.

Вы добавляете аудио или видеофайл.

Transcriber:

1. распознаёт речь;
2. превращает её в текст;
3. сохраняет таймкоды;
4. при необходимости очищает текст от слов-паразитов;
5. позволяет найти нужный фрагмент;
6. экспортирует результат в удобном формате.

И главное — запись никуда не уезжает.

Файл обрабатывается на вашем компьютере, а не отправляется на сторонний сервер.

Интернет нужен только при первом запуске, чтобы скачать модель (~140 МБ).

После этого Transcriber может работать полностью офлайн.

---

Для чего его использовать

Интервью

Записали разговор → получили расшифровку → ищете цитаты и нужные фрагменты по тексту.

Лекции и вебинары

Не нужно переслушивать полуторачасовую запись ради одного нужного момента.

Созвоны и встречи

Из разговора получается текст, который можно сохранить, обработать и передать дальше.

Подкасты

Получаете текстовую версию выпуска и субтитры без ручной расшифровки.

Исследования

Большая коллекция аудиозаписей превращается в текст, по которому можно нормально искать.

Субтитры

Экспортируете результат в SRT и используете его для видео.

---

Поддерживаемые форматы

На входе:

MP3 · WAV · M4A · MP4 · MKV · MOV и другие популярные форматы.

На выходе:

• TXT — обычный текст
• DOC — документ для дальнейшей работы
• SRT — субтитры с таймкодами
• JSON — структурированные данные

---

Установка

Windows

1. Откройте раздел Releases.
2. Скачайте Transcriber_Setup_2.14.0.exe.
3. Запустите установщик.
4. Если Windows покажет предупреждение SmartScreen, нажмите «Подробнее» → «Выполнить в любом случае».
5. При первом запуске программа скачает модель (~140 МБ).
6. Перетащите аудио или видео в окно.
7. Нажмите «Транскрибировать».

Готово.

Первый запуск немного дольше обычного: программе нужно загрузить модель в память.

---

Если хотите запустить из исходников

pip install -r requirements.txt
python run.py

Инструкции по сборке находятся в BUILD.md.

---

Производительность

На модели base час аудио обычно обрабатывается примерно за 5–10 минут, в зависимости от компьютера и записи.

Для максимального качества можно использовать large-v3.

Но тут есть нюанс:

качество любит память.

large-v3 может потребовать около 6 ГБ ОЗУ.

Отдельная видеокарта не обязательна — Transcriber рассчитан на работу на обычном компьютере.

---

Что нужно знать честно

Никакой магии.

• Windows может предупреждать о приложении, потому что установщик не имеет цифровой подписи.
• Первая транскрибация может быть дольше последующих.
• Скорость зависит от процессора, выбранной модели и самого файла.
• На сложных записях распознавание не будет идеальным — шум, несколько говорящих и плохой звук всё ещё умеют портить жизнь.
• large-v3 требует заметно больше оперативной памяти.

Зато никаких обязательных аккаунтов, подписок и отправки ваших записей на сторонний сервер.

---

Технологии

Проект собран на:

• Python
• FastAPI
• faster-whisper
• Rust
• Tauri
• Three.js

---

Лицензия

MIT

Используйте, модифицируйте, форкайте.

Если программа сэкономила вам несколько часов — значит, всё было не зря.

⭐ Если Transcriber оказался полезен

Поставьте звезду репозиторию.

Это бесплатно, занимает несколько секунд и помогает проекту не затеряться среди тысяч других репозиториев.

А если нашли баг или придумали улучшение — создайте Issue или Pull Request.

---

Transcriber

Не слушайте запись второй раз. Пусть компьютер слушает её за вас.