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// local-llm · meizhong986/WhisperJAV

WhisperJAV

WhisperJAV ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie Lokale LLMs von meizhong986 (meizhong986/WhisperJAV auf GitHub). Es hat 2.298 Sterne auf GitHub und 195 Forks, wird unter der Lizenz MIT veröffentlicht und wurde zuletzt am 17. September 2026 auf GitHub aktualisiert.

Noise-robust subtitle generator powered by Whisper and local ASR models.

💎 Geheimtipp★ 2,3 Tsd. Sterne⑂ 195 ForksMITaktualisiert Sep 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
2.298
Forks
195
Lizenz
MIT
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
17. September 2026
Kategorie
Lokale LLMs
Eintragstyp
Geheimtipp — eine kürzere Seite für ein weniger bekanntes Projekt
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Install the tool

    Set it up from the repo or releases.

  2. Add your audio

    Point it at the file needing subtitles.

  3. Transcribe

    ASR models generate the subtitle track.

  4. Refine

    Local LLMs clean up errors and hallucinations.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

Whisper powered

Strong baseline transcription quality.

Qwen3-ASR

Modern ASR model in the pipeline.

Noise robust

Handles difficult, noisy audio.

TEN-VAD

Voice activity detection trims silence.

Hallucination control

Local LLMs refine raw transcripts.

Subtitle output

Generates ready-to-use subtitle files.

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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/meizhong986/WhisperJAV.git
    cd WhisperJAV
  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

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// häufige fragen

Häufige Fragen

What languages are supported?

Japanese is a focus; check the docs for the full language list.

Is whisperjav free for commercial use?

MIT licensed — commercial use allowed.

Do I need a GPU?

ASR runs much faster with one; CPU is possible but slow.

How does it reduce hallucinations?

A local LLM pass cleans up the raw ASR output.

What subtitle formats come out?

Check the docs for supported output formats.

// weiter entdecken

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