Matrix Live Diarizer
Konuşmacı eşleştirme ve canlı altyazılarla yerel öncelikli toplantı transkripsiyonu.
Açık kaynaklı, yerel öncelikli toplantı transkripsiyonu ve konuşmacı ayrımlaştırma aracı.
matrix-live-diarizer, verileri buluta göndermeden toplantı sesini yapılandırılmış, düzeltilebilir transkriptlere dönüştürmek için tasarlanmış yerel öncelikli bir uygulamadır. Toplantı notlarını yerel olarak yönetmesi gereken gizlilik odaklı profesyoneller için uygundur.
Nedir
Araç, sesi iki ana yol üzerinden işler: isteğe bağlı pyannote konuşmacı ayrımı içeren toplantı sonrası yüklemeleri ve Ses Aktivitesi Algılama (VAD) ile ASR kullanan gerçek zamanlı tarayıcı altyazıları. Anonim sesleri kayıtlı konuşmacı profilleriyle eşleştirir, yerel Ollama veya isteğe bağlı bulut LLM'leri kullanarak özetler üretir ve Markdown, SRT, VTT veya JSON formatında dışa aktarır.
Kimler için
Sıkı ses verisi gizliliği gerektiren ve transkripsiyon ile ayrımlaştırma işlemlerini kendi donanımında çalıştırmak isteyen profesyoneller için uygundur. Genel web dağıtımı, çok kiracılı kurulumlar, otomatik yasal veya tıbbi kimlik doğrulaması gerektiren ekipler veya teknik yeteneği olmayan ortamlar için uygun değildir.
Temel özellikler
Yerel Öncelikli İşleme
Ses ve transkriptler, çevrimdışı yürütme yeteneğiyle makinenizde kalır.
Ses Örneği Eşleştirme
Dosya yüklemeleri veya tarayıcı kayıtları aracılığıyla anonim konuşmacı sırasını kayıtlı kişilere eşleştirir.
İkili Giriş Yolları
Hem toplantı sonrası ses yüklemelerini hem de gerçek zamanlı tarayıcı altyazılarını destekler.
Çoklu ASR Motorları
Qwen3-ASR, SenseVoice ve Paraformer çalışma zamanları arasında geçiş yapılmasına izin verir.
Düzeltilebilir Özetler
Çift tıklamayla transkript düzenlemeleri, toplu konuşmacı yeniden ataması ve özet oluşturma sağlar.
3 adımda hazır
Dürüst kararımız
Artıları
- Metin özeti üretimi için açıkça genel bir LLM yapılandırmadığınız sürece ses asla makinenizden ayrılmaz.
- Qwen3 ve CamPlus gibi birbirinin yerine kullanılabilen birden fazla ASR ve konuşmacı tanıma motorunu destekler.
- Transkriptler ve sesler için yerel veritabanı depolama alanına sahip tarayıcı tabanlı bir kullanıcı arayüzü sağlar.
- Markdown, SRT, VTT ve JSON dahil olmak üzere birden fazla dışa aktarma formatı sunar.
Eksileri
- Python, Node.js, FFmpeg ve manuel bağımlılık yönetimi içeren teknik kurulum gerektirir.
- İlk açılışta, önemli ölçüde zaman alabilecek yaklaşık 1.8GB model indirir.
- Macintosh MPS donanımı ara sıra kilitlenmeler yaşayabilir ve otomatik olarak CPU'ya geri döner.
- Genel web dağıtımı, çok kiracılı kullanım veya katı düzenlenmiş uyumluluk için önerilmez veya yapılandırılmamıştır.
Fiyatlar & lisans
Yazılım MIT lisansı altında ücretsizdir. Tek maliyet, kendiniz çalıştırmak için gereken donanım kaynakları, depolama ve elektriktir.
Türkçe konuşanlar için işler
874 açık uzaktan yapay zeka eğitimi işi, 15 Kasım 2026 tarihinde güncellendi; çoğu saatlik $20–$170 ödüyor. Bunların 2 tanesi Türkçe konuşanlar için. Zekai ücretsiz listeler; başvuru işverenin platformunda yapılır.
Alternatifler
Kullanın ya da biz kuralım
SSS
Transkripsiyon sırasında sesim bilgisayarımdan ayrılıyor mu?
Hayır. Ses işleme ve transkripsiyon varsayılan olarak tamamen yerel makinenizde gerçekleşir.
Ne zaman bir Hugging Face token'ı gereklidir?
Bir HF token'ı yalnızca, yüklenen dosyalarda çoklu konuşmacı ayrımlaştırması için pyannote community-1 kullanmak veya kelime düzeyinde zaman damgaları için Qwen3-ForcedAligner'dan yararlanmak istiyorsanız gereklidir.
Bu aracı tamamen çevrimdışı çalıştırabilir miyim?
Evet, ilk başlangıçta ilk modeller indirildikten sonra, LLM özellikleri devre dışı bırakılırsa araç internet bağlantısı olmayan bir ortamda çalışabilir.
