whisper.cpp
قم بتشغيل التعرف على الكلام لنموذج OpenAI Whisper محلياً باستخدام whisper.cpp. تحويل كلام إلى نص عالي الأداء بلغة C/C++ مع دعم Apple Silicon، ووحدات معالجة الرسومات، والتكميم.
قم بتشغيل التعرف المحلي والسريع على الكلام عبر الأجهزة مع تخصيص صفر من ذاكرة وقت التشغيل.
أداة whisper.cpp هي تطبيق عالي الأداء بلغة C/C++ لنموذج التعرف على الكلام Whisper من OpenAI. تتيح لك تشغيل التعرف التلقائي على الكلام محلياً دون الاعتماد على مكتبات Python الثقيلة. يجب عليك استخدامها إذا كنت بحاجة إلى نسخ صوتي سريع وخاص وغير متصل بالإنترنت مدمج في تطبيقات C/C++ أو التطبيقات الأصلية.
ما هو
توفر هذه الأداة استدلالاً خفيف الوزن لنماذج Whisper باستخدام لغة C/C++ البسيطة ومكتبة التعلم الآلي ggml. وهي تدعم تسريع الأجهزة عبر Apple Silicon، ووحدات معالجة الرسومات NVIDIA، وVulkan، وOpenVINO، وبنيات وحدة المعالجة المركزية عبر تعليمات SIMD. يمكنك نسخ ملفات WAV، وإجراء اكتشاف النشاط الصوتي، وتشغيل نماذج ذات دقة كمية لتقليل استهلاك الذاكرة.
لمن هو
تتناسب مع مطوري البرمجيات، وبناة الأدوات الصوتية، ومكاملي الأنظمة الذين يرغبون في تحويل كلام إلى نص محلي وسريع دون عبء وقت تشغيل Python. وهي أقل ملاءمة للمبدعين غير التقنيين الذين يتوقعون واجهة مستخدم رسومية جاهزة للاستخدام.
أهم الميزات
دعم بدرجة ممتازة لمعالجات Apple Silicon
يستخدم ARM NEON، وCore ML، وإطار عمل Accelerate، وMetal لتنفيذ مُحسَّن على نظامي macOS وiOS.
تكميم نماذج الأعداد الصحيحة
يقلل من استهلاك الذاكرة ومتطلبات مساحة القرص عن طريق تكميم نماذج ggml وصولاً إلى دقة 5 بت.
تسريع واسع لخلفيات الأجهزة
يدعم وحدات معالجة الرسومات NVIDIA، وAMD ROCm، وOpenVINO، وVulkan، ومجموعات تعليمات AVX أو VSX SIMD.
صفر تخصيص لذاكرة وقت التشغيل
يتجنب عبء الذاكرة أثناء التنفيذ للحفاظ على أداء تنفيذ يمكن التنبؤ به.
جاهز للعمل في 3 خطوات
حكمنا الصادق
ما يميّزه
- تعمل بالكامل دون اتصال بالإنترنت دون مكالمات شبكة خارجية أو تكاليف واجهة برمجة تطبيقات سحابية.
- ليس لها تبعيات خارجية إجبارية بخلاف مترجم C/C++ وCMake.
- تدعم مجموعة واسعة من خلفيات تسريع الأجهزة بما في ذلك Core ML، وMetal، وCUDA، وVulkan.
- تتضمن حواضن وأمثلة لنظام iOS، وAndroid، وWebAssembly، وJava، واستخدام سطر الأوامر.
أين يقصّر
- تتطلب عمليات بناء من سطر الأوامر أو خطوات تجميع للإعداد والتكامل.
- تقبل فقط ملفات WAV بترميز 16 بت مباشـرة في واجهة سطر الأوامر النموذجية، مما يتطلب تحويلاً مسبقاً عبر FFmpeg للصيغ الأخرى.
- تتطلب تخصيص موارد الأجهزة وذاكرة النظام المحلية اعتماداً على حجم نموذج Whisper المحدد.
التسعير والرخصة
أداة whisper.cpp مجانية بالكامل ومفتوحة المصدر بموجب رخصة MIT. لا توجد مستويات مدفوعة مدارة يقدمها المشروع، لذا تقتصر تكلفتك الوحيدة على بنية الأجهزة التي تشغلها عليها.
وظائف للناطقين بالعربية
874 وظيفة مفتوحة عن بعد في تدريب الذكاء الاصطناعي، آخر تحديث ١٥ نوفمبر ٢٠٢٦؛ أجر معظمها $20–$170 في الساعة. منها 2 وظائف تطلب متحدثين بالعربية. يعرضها ذكائي مجانًا، والتقديم يتم على منصة جهة التوظيف.
البدائل
أدوات الذكاء الاصطناعي المُراجَعة هذه تؤدي المهمة فوراً — من دليلنا المُقيَّم.
استخدمه، أو دعنا نُعِدّه لك
الأسئلة الشائعة
هل أتحتاج إلى Python لتشغيل whisper.cpp؟
لا، يعمل محرك الاستدلال الأساسي بالكامل بلغة C/C++ دون تبعيات وقت تشغيل Python.
ما هي صيغ الملفات الصوتية التي تقبلها واجهة سطر الأوامر؟
تتطلب أداة whisper-cli المضمنة تحديداً ملفات صوتية بصيغة WAV بترميز 16 بت.
