docker-whisper
Hoparlör ayrıştırma özelliğine sahip, kendi sunucunuzda barındırabileceğiniz Whisper konuşmadan metne dönüştürme sunucusu.
OpenAI uyumluluğu ile gizli konuşmadan metne dönüştürme ve çeviri API'leri çalıştırın.
Bu araç, hassas danışan seanslarını üçüncü taraf bulutlara göndermeden tamamen gizli ses işlemeye ihtiyaç duyan ruh sağlığı uzmanları için uygun olup, Docker içinde yerel bir Whisper konuşmadan metne dönüştürme sunucusu çalıştırarak OpenAI uyumlu deşifre API'leri sunar.
Nedir
faster-whisper tarafından desteklenen araç; çeşitli ses formatlarını işler, JSON, SRT veya VTT çıktısı üretir ve sherpa-onnx kullanarak isteğe bağlı hoparlör ayrıştırmasını destekler. Standart CPU donanımı üzerine dağıtabilir veya özel imaj etiketleri aracılığıyla bir NVIDIA GPU kullanarak çıkarımı hızlandırabilirsiniz.
Kimler için
Kaydedilen seanslar için sıkı veri gizliliği gerektiren ve konteyner tabanlı dağıtımları yönetebilen uygulayıcılar ve klinikler için uygundur. Komut satırı veya Docker kurulumu olmaksızın kullanıma hazır bir masaüstü uygulamasına ihtiyaç duyan teknik bilgisi olmayan kullanıcılar için uygun değildir.
Temel özellikler
OpenAI Uyumlu API'ler
POST /v1/audio/transcriptions kullanan mevcut uygulamalar için doğrudan uyumlu uç noktalar.
Hoparlör Ayrıştırma
İsteğe bağlı yerel sherpa-onnx uzantılarını kullanarak her segmentte kimin konuştuğunu belirleyin.
SSE Akışı
Tüm dosyanın işlenmesini beklemek yerine deşifre edilen segmentleri çözülürken aşamalı olarak alın.
İnternetsiz Mod
Önceden önbelleğe alınmış modelleri ve WHISPER_LOCAL_ONLY kullanarak internet erişimi olmadan tamamen çevrimdışı çalışın.
3 adımda hazır
Dürüst kararımız
Artıları
- Seslerin üçüncü taraf veri aktarımı olmaksızın tamamen yerel sunucunuzda kalması
- large-v3 ve large-v3-turbo dahil tüm Whisper modellerini desteklemesi
- Daha hızlı çıkarım için NVIDIA GPU CUDA hızlandırması sağlaması
- SRT, VTT ve ayrıntılı JSON dahil olmak üzere birden fazla altyazı ve yanıt formatı sunması
Eksileri
- Docker, çevre değişkenleri ve komut satırı arayüzleri hakkında teknik aşinalık gerektirmesi
- Temel model için en az 700 MB RAM ve daha büyük modeller ile GPU çalışma zamanları için çok daha fazlasını tüketmesi
- GPU hızlandırması için uyumlu ana makine donanımı, NVIDIA sürücüleri ve NVIDIA Container Toolkit gerektirmesi
Fiyatlar & lisans
Lisansı altında ücretsizdir ve bu proje tarafından sağlanan ücretli barındırılan bir seçenek yoktur. Tek maliyet, kendi sunucu donanımınızı çalıştırmak ve bakımını yapmaktır.
Türkçe konuşanlar için işler
879 açık uzaktan yapay zeka eğitimi işi, 15 Kasım 2026 tarihinde güncellendi; çoğu saatlik $20–$175 ödüyor. Bunların 2 tanesi Türkçe konuşanlar için. Zekai ücretsiz listeler; başvuru işverenin platformunda yapılır.
Alternatifler
Kullanın ya da biz kuralım
SSS
Bunu internet bağlantısı olmadan çalıştırabilir miyim?
Evet, modelleri önceden önbelleğe alarak ve WHISPER_LOCAL_ONLY=true ayarlayarak çevrimdışı veya internetsiz modda çalıştırabilirsiniz.
Hangi donanıma ihtiyacım var?
Docker yüklü bir Linux sunucuya, temel model için en az 700 MB boş RAM'e ve isteğe bağlı olarak Container Toolkit özellikli bir NVIDIA GPU'ya ihtiyacınız var.
Gerçek zamanlı mikrofon girişini destekliyor mu?
Bu araç eksiksiz ses dosyaları için tasarlanmıştır; canlı akış veya mikrofon yakalama için yazar, ayrı bir docker-whisper-live aracı sunar.
