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whisper-diarization

whisper-diarization ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie Audio von MahmoudAshraf97 (MahmoudAshraf97/whisper-diarization auf GitHub). Es hat 5.661 Sterne auf GitHub und 505 Forks, wird unter der Lizenz BSD-2-Clause veröffentlicht und wurde zuletzt am 15. August 2026 auf GitHub aktualisiert.

Automatic Speech Recognition with Speaker Diarization based on OpenAI Whisper

★ 5,7 Tsd. Sterne⑂ 505 ForksBSD-2-Clauseaktualisiert Aug 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
5.661
Forks
505
Lizenz
BSD-2-Clause
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
15. August 2026
Kategorie
Audio
Eintragstyp
Vollständige Installationsanleitung
Offizielle Website
GitHub repo
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Pick the job

    Transcription, synthesis, voice changing, or editing — each tool here majors in one.

  2. Install and set up

    Binaries, pip packages, or Docker; models download on first run for AI tools.

  3. Feed it audio or text

    Drop in a recording or type what you want spoken.

  4. Export the result

    WAV/MP3/OGG outputs drop straight into editors or apps.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

Speech recognition

Accurate speech-to-text for transcription workflows.

Multilingual

Dozens of languages supported, not just English.

Real-time options

Streaming transcription and TTS for live applications.

Diarization

Tell speakers apart in meetings and interviews automatically.

Voice cloning

Clone a voice from a short sample for narration and dubbing.

State-of-the-art models

Whisper-grade transcription and natural neural voices, free.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/MahmoudAshraf97/whisper-diarization.git
    cd whisper-diarization
  2. Step 2 — Check the README

    Every project documents its own setup; start with install requirements.

    cat README.md | head -60
  3. Step 3 — Run it

    Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.

    # see README for the exact launch command
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

Readers working through the Audio shelf also stop at dictionariez, Double-click any word for definitions, speech, translation, and Anki. The Audio shelf also holds pindrop — a macOS menu-bar dictation app powered by local WhisperKit. talk-to-fengge clones anyone's voice and personality for real-time conversation.

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// häufige fragen

Häufige Fragen

Who maintains whisper-diarization?

It is an open-source project at MahmoudAshraf97/whisper-diarization with 505 forks. Check the repo's contributors and recent commits to see how active maintenance is.

Is whisper-diarization free for commercial use?

Licensed under BSD-2-Clause — check the repo for commercial-use terms.

Can I use the voices commercially?

Check each license — many allow it, but voice-cloning has ethical and legal boundaries.

How accurate is the transcription?

Whisper-class models rival paid services on clear audio; noisy recordings need cleanup first.

Which languages are supported?

Dozens; English is strongest, major world languages are solid.

// weiter entdecken

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