LibreAI / LLM local / WhisperJAV
// local-llm · meizhong986/WhisperJAV

WhisperJAV

WhisperJAV es un proyecto de LLM local de código abierto de meizhong986 (meizhong986/WhisperJAV en GitHub). Tiene 2.298 estrellas en GitHub y 195 bifurcaciones, se publica bajo la licencia MIT y se actualizó por última vez en GitHub el 17 de septiembre de 2026.

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

💎 Joya oculta★ 2,3k estrellas⑂ 195 bifurcacionesMITactualizado sep 2026
▦ visual: el README de este proyecto no incluye ninguna captura incrustable,
así que aquí va un marcador. La guía de abajo está completa de todos modos.
// datos del proyecto

Datos del proyecto

Estrellas en GitHub
2.298
Bifurcaciones
195
Licencia
MIT
Última actualización en GitHub
17 de septiembre de 2026
Categoría
LLM local
Tipo de ficha
Joya oculta: una página más breve para un proyecto menos conocido
Sitio oficial
Official site
// cómo funciona

Cómo funciona

  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.

// características

Por qué gusta tanto

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.

Advertisement
// ejecútalo

Ejecútalo tú mismo

  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
// casos de uso

Qué puedes crear

Advertisement
// preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

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.

// sigue explorando

Herramientas similares

Audio

buzz

Buzz transcribes and translates audio offline on your personal computer. Powered by OpenAI's Whisper.

★ 21,8k estrellasMIT
Ver la guía →
LLM local

Jan

Jan is an open source alternative to ChatGPT that runs 100% offline on your computer

★ 44,8k estrellasCustom (check repo)
Ver la guía →
LLM local

Open Webui

User-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API, ...)

★ 153,9k estrellasCustom (check repo)
Ver la guía →
LLM local

subsai

Whisper-powered subtitle generation: Web UI, CLI, and package.

★ 1,7k estrellasGPL-3.0
Ver la guía →
LLM local

whatcanirun

Find the best local models for your hardware — and how to run them.

★ 247 estrellasMIT
Ver la guía →
LLM local

GPT4All

GPT4All — run local LLMs on any device: a free desktop chat client and Python SDK that run open models entirely on your CPU, no GPU or cloud required

★ 77,4k estrellasMIT
Ver la guía →
// alternativas

Alternativas en LLM local

Los demás proyectos de LLM local con más estrellas del catálogo de LibreAI: la lista realista de alternativas si WhisperJAV no es lo que buscas.

// más en local-llm

Más en LLM local

Proyectos de LLM local cercanos en el catálogo, los más próximos en estrellas a WhisperJAV: sigue explorando a ambos lados.

Consigue WhisperJAV

Gratis y abierto: consigue el código fuente, dale una estrella al repositorio y empieza a crear.