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Whisper

Whisper ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie Audio von openai (openai/whisper auf GitHub). Es hat 109.909 Sterne auf GitHub und 13.321 Forks, wird unter der Lizenz MIT veröffentlicht und wurde zuletzt am 31. August 2026 auf GitHub aktualisiert.

Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision

★ 109,9 Tsd. Sterne⑂ 13,3 Tsd. ForksMITaktualisiert Aug 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

Repository
openai/whisper
GitHub-Sterne
109.909
Forks
13.321
Lizenz
MIT
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
31. August 2026
Kategorie
Audio
Eintragstyp
Vollständige Installationsanleitung
Offizielle Website
Read the docs
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Pick your direction

    Speech-to-text, text-to-speech, voice cloning, or music/SFX generation — each project here has a lane.

  2. Install the runtime

    Python packages, Docker images, and C++ builds cover servers, desktops, and edge devices.

  3. Load a model or voice

    Download the weights or pick a voice; many tools bundle a strong default so you can start immediately.

  4. Process your audio

    Transcribe files, synthesize scripts, or generate music — then export standard audio formats.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

State-of-the-art transcription

Open speech recognition now rivals paid APIs on accuracy across languages.

Natural neural voices

Modern TTS is strikingly human — good enough for narration and voiceovers.

Voice cloning

Clone a voice from a short sample for consistent characters and branding.

Music & SFX generation

Compose backing tracks and sound effects from text descriptions.

Runs offline

Entire pipelines work without internet — ideal for private or field use.

API-compatible servers

Drop-in endpoints that mimic commercial APIs, so existing apps switch easily.

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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/openai/whisper.git
    cd whisper
  2. Step 2 — Create an environment

    Isolate dependencies so nothing clashes with your other projects.

    python -m venv .venv
    source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
  3. Step 3 — Install and launch

    Install the requirements, then follow the README's launch command (it varies per project).

    pip install -r requirements.txt
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

Transcription is also the front end of Nightingale, a machine-learning karaoke project that scores home singing for free — it needs to hear you before it can judge you. The Audio shelf also holds amical — open-source AI dictation that types 3x faster, fully offline. Also on this shelf: ComfyUI-Qwen3-TTS — Qwen3-TTS custom nodes for ComfyUI: clone, design, and fine-tune voices.

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// häufige fragen

Häufige Fragen

How accurate is open-source transcription?

Excellent — the leading open models match commercial services on clean audio, in many languages.

Can I clone a voice ethically?

The tech clones from short samples; only ever clone voices you own or have explicit permission to use.

Who maintains Whisper?

It is an open-source project at openai/whisper with 13,321 forks. Check the repo's contributors and recent commits to see how active maintenance is.

Do I need a GPU?

Transcription and TTS run on CPU acceptably; GPUs speed up batch jobs and music generation a lot.

Which languages are supported?

Coverage varies — transcription is broadest, TTS quality is best in major languages.

Can I use outputs commercially?

Usually yes, but check both the code license and the model license.

// weiter entdecken

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