Whisper Transcribe

Transcribe audio files to text using OpenAI Whisper. Supports speech-to-text with auto language detection, multiple output formats (txt, srt, vtt, json), batch processing, and model selection (tiny to large). Use when transcribing audio recordings, podcasts, voice messages, lectures, meetings, or any audio/video file to text. Handles mp3, wav, m4a, ogg, flac, webm, opus, aac formats.

使用 OpenAI Whisper 将音频文件转录为文本。支持自动语言检测，提供 txt、srt、vtt、json 等多种输出格式，支持批量处理和模型选择（tiny 到 large）。适用于音频录音、播客、语音消息、讲座、会议及任意音视频转写。支持 mp3、wav、m4a、ogg、flac、webm、opus、aac 格式。

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数据分析 clawhub v1.0.0 1 版本 99964.9 Key: 无需

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版本

#audio#latest#speech-to-text#srt#subtitles#transcription#whisper

概述

Whisper Transcribe

Transcribe audio with scripts/transcribe.sh:

# Basic (auto-detect language, base model)
scripts/transcribe.sh recording.mp3

# German, small model, SRT subtitles
scripts/transcribe.sh --model small --language de --format srt lecture.wav

# Batch process, all formats
scripts/transcribe.sh --format all --output-dir ./transcripts/ *.mp3

# Word-level timestamps
scripts/transcribe.sh --timestamps interview.m4a

Models

Model	RAM	Speed	Accuracy	Best for
-------	-----	-------	----------	----------
tiny	~1GB	⚡⚡⚡	★★	Quick drafts, known language
base	~1GB	⚡⚡	★★★	General use (default)
small	~2GB	⚡	★★★★	Good accuracy
medium	~5GB	🐢	★★★★★	High accuracy
large	~10GB	🐌	★★★★★	Best accuracy (slow on Pi)

Output Formats

txt — Plain text transcript
srt — SubRip subtitles (for video)
vtt — WebVTT subtitles
json — Detailed JSON with timestamps and confidence
all — Generate all formats at once

Requirements

whisper CLI (pip install openai-whisper)
ffmpeg (for audio decoding)
First run downloads the model (~150MB for base)

版本历史

共 1 个版本

v1.0.0 当前

2026-03-28 21:55 安全安全

安全检测

腾讯云安全 (Keen)

安全，无风险

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腾讯云安全 (Sanbu)

安全，无风险

查看报告

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