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Whisper

Whisper est un projet de audio open source, créé par openai (openai/whisper sur GitHub). Il compte 109 909 étoiles sur GitHub et 13 321 forks, il est publié sous la licence MIT et a été mis à jour pour la dernière fois sur GitHub le 31 août 2026.

Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision

★ 109,9 k étoiles⑂ 13,3 k forksMITmis à jour août 2026
▦ visuel — le README de ce projet ne contient aucune capture intégrable,
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.
// détails du projet

Détails du projet

Étoiles GitHub
109 909
Forks
13 321
Licence
MIT
Dernière mise à jour sur GitHub
31 août 2026
Catégorie
Audio
Type de fiche
Guide d'installation complet
Site officiel
Read the docs
// fonctionnement

Comment ça marche

  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.

// fonctionnalités

Pourquoi on l'adore

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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// lancez-le

Lancez-le vous-même

  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
// cas d'usage

Ce que vous pouvez créer

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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// faq

Questions fréquentes

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.

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