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whisper_dart ｜ Dart 离线语音转文字库

【免费下载链接】whisper_dartspeech recognition in dart support all audio format and support server side client side, + support all language, only support in cpu only项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper_dart

2 小时录音没文本？whisper_dart 离线语音转文字

录音一结束，你还没开始整理，会议就过期了？whisper_dart 是一个 Dart 离线语音识别库，把音频丢给它，直接吐回文字。

whisper_dart 一句话定位

whisper_dart 基于 whisper.cpp 封装的 Dart 语音转文字库，由开发者 azkadev 编写。它全程在你自己的设备或服务器上跑，纯 CPU 推理，不调用任何云端 API。

3 个最实用的特性，先说清楚

• 离线转写：转写全程不联网，音频不离开你的机器
• 纯 CPU 推理：不挑硬件，没有 GPU 也能跑
• 全音频格式：WAV/MP3/M4A 直接喂，不用手动转
• 双端可用：Flutter App 和 Dart 服务端脚本都能接

模型怎么选？一个数据就明白

说白了，whisper_dart 就是编译好的 whisper.cpp，模型跟着上游走。最小的 tiny 模型只需 75MB 磁盘 + 125MB 内存，2GB 内存的旧手机也跑得动；最大的 large 模型 2.9GB 磁盘，精度更高，留给服务器。

这 3 类人用了就回不去了

• 会议记录：2 小时录音扔给它，回来一份可编辑的文本，你只管补重点。
• 硬件 / App 开发：嵌进产品做语音交互，识别全程在本地，用户数据不出设备。
• Linux 服务器运维：批量转写存量音频，纯 CPU 就能跑，不花 GPU 的钱。

目前 Linux、Android、CLI 已适配，其余平台在跟进。

最短上手路径，3 步跑起来

1. git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper_dart
2. 进native/用 CMake 编出libwhisper.so
3. Dart 里这样调用：

Whisper whisper = Whisper(); var res = await whisper.request( whisperLib: "libwhisper.so", whisperRequest: WhisperRequest.fromWavFile( audio: File(audio), model: File(model), ), );

编译好库，喂个音频进去，文本就出来了——就这么简单。

【免费下载链接】whisper_dartspeech recognition in dart support all audio format and support server side client side, + support all language, only support in cpu only项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper_dart