Application de dictée par intelligence artificielle axée sur la confidentialité
OpenWhispr est une application de dictée qui convertit les fichiers audio en texte (voice-to-text) et combine des modèles locaux avec des options basées sur le cloud. Grâce à son approche axée sur la confidentialité, elle vous permet d'exécuter des modèles tels que Nvidia Parakeet ou Whisper sur votre propre appareil ou d'utiliser des services cloud avec votre propre clé API.
Mises à jour
- 22 octobre 2026: Étoiles 9,311 → 9,736, dernière version v1.10.4 (22 octobre 2026).
- 12 octobre 2026: Étoiles 9,219 → 9,311, dernière version v1.10.3 (12 octobre 2026).
- 10 octobre 2026: Étoiles 8,205 → 9,219, dernière version v1.10.2 (15 septembre 2026).
- 15 septembre 2026: Étoiles 8,031 → 8,205, dernière version v1.10.2 (15 septembre 2026).
Ce que ça vous apporte
- Convertit instantanément les fichiers audio et les conversations en texte
- Fonctionne sans connexion Internet avec des modèles locaux
- Enregistre automatiquement les réunions et distingue les intervenants
Installation
git clone https://github.com/OpenWhispr/openwhispr.git
cd openwhispr
npm install
npm run devSi vous ne codez pas
J'utilise OpenWhispr pour transcrire mes notes vocales et mes enregistrements de réunions. Je souhaite créer un environnement de travail axé sur la confidentialité ; comment puis-je effectuer des transcriptions de la manière la plus efficace en utilisant des modèles locaux sans que mes données audio ne quittent mon appareil, et comment puis-je configurer les fonctionnalités d'assistant IA dans mon flux de travail ?
Dépôt : https://github.com/OpenWhispr/openwhispr. Base-toi sur les instructions officielles du fichier README de ce dépôt pour l'installation et l'exécution.
Avant de commencer, vérifie quel système d'exploitation nous utilisons et si les outils nécessaires (ex: Python, Node.js, Git, Docker) sont installés. Installe ceux qui manquent étape par étape selon ce système.
Crée un nouveau dossier vide pour travailler. Ne touche pas aux fichiers en dehors de ce dossier et ne supprime rien. Avant chaque commande, décris ce que tu vas faire en une phrase.
Dis-moi ce que je devrais voir à l'écran à la fin de chaque étape. Si une erreur survient, je te copierai le message d'erreur tel quel et nous la corrigerons ensemble.
Termes liés du glossaire
Liens
TreScout n'a pas développé cet outil · nous l'avons repéré dans les tendances GitHub et présenté. Cette page décrit le dépôt tel qu'il était le 2026-09-07 : Le nombre d'étoiles et notre texte datent de ce jour, le dépôt a pu changer depuis. Consultez le lien du dépôt pour l'état actuel. Le texte de présentation a été préparé avec l’IA à partir de la propre documentation du dépôt et cette page a été traduite automatiquement depuis l’original turc · la version turque fait foi.