whisper-skill

🎤 Локальная транскрибация речи на любом железе. Бесплатно. Без OpenAI API.

Готовый комплект Whisper + 3 killer-фичи: push-to-talk диктовка во все приложения, вшитые сабы в MP4 в стиле CapCut, и интерактивный мастер настройки одной командой.

---

⚡ Установка скилла к ИИ-ассистенту (60 секунд)

Скилл подключается к твоему ИИ-ассистенту (Claude Code, Cursor, ChatGPT и т.д.) и даёт ему точные знания про Whisper-стек. Без скилла нейронка путает имена бэкендов, пакетов и параметров. Со скиллом — даёт рабочий код с первого раза.

Вариант 1 — Claude Code (рекомендую)

git clone https://github.com/Mobiss11/Whisper-Skill.git ~/.claude/skills/whisper-skill

Перезапусти Claude Code. Теперь спроси:

Помоги поставить локальный Whisper для диктовки голосом.

Claude автоматически найдёт скилл и проведёт за руку.

Вариант 2 — Cursor

В корне твоего проекта создай .cursor/rules/whisper.mdc:

---
description: Используй для задач транскрибации, голосового ввода, и сабов через Whisper
globs: ["**/*.py", "**/*.md"]
alwaysApply: false
---

# Whisper Skill

Когда задача связана с речью, транскрибацией, диктовкой, сабами:
1. Читай @../whisper-skill/SKILL.md
2. Запусти @../whisper-skill/scripts/detect_env.py для определения железа
3. Используй обвязку @../whisper-skill/examples/common.py
4. Карточки бэкендов: @../whisper-skill/backends/

Поправь пути под фактическое расположение клона.

Вариант 3 — ChatGPT (Custom GPT) / Claude.ai (Project)

1. Скачай ZIP-архив: https://github.com/Mobiss11/Whisper-Skill/archive/refs/heads/main.zip
2. Залей в Knowledge / Project Files: SKILL.md + всё содержимое backends/, docs/, models/
3. В описании Custom GPT / системном промпте Project’а добавь:

   Когда задача про Whisper, транскрибацию, голосовой ввод или сабы — сначала ищи нужный файл в knowledge, потом отвечай.

Проверка что AI видит скилл

Спроси у нейронки:

Какой бэкенд Whisper мне ставить на Mac M-чип? Что делает detect_env.py?

Правильный ответ упомянет mlx-whisper (нативный Metal) и опишет что детектор автоматически рекомендует бэкенд + модель + команды установки. Если ответ общий — скилл не подцепился, перечитай инструкцию.

---

🚀 Быстрый старт без ИИ-ассистента (3 минуты)

Если хочешь просто поставить и пользоваться без всяких Claude Code:

# 1. Склонируй
git clone https://github.com/Mobiss11/Whisper-Skill.git
cd Whisper-Skill

# 2. Запусти мастер
python3 wizard.py

Мастер задаст 3 вопроса (что хочешь делать → какая ОС → поставить?) и автоматически:

• определит твоё железо (CPU / GPU / RAM)
• подберёт оптимальный бэкенд (mlx-whisper / faster-whisper / whisper.cpp / whisperx)
• поставит ffmpeg + Python-зависимости + скачает модель
• настроит выбранную фичу (диктовка / сабы / транскрибация / подкасты)
• прогонит smoke-test

Готово. Можешь начинать пользоваться.

---

🎯 3 Killer-фичи

1. 🎤 Voice Dictation — push-to-talk диктовка во все приложения

Заменяет Superwhisper ($8.49/мес), Wispr Flow ($12/мес), Aqua Voice — за $0.

python -m examples.voice_dictation --setup     # одноразово
python -m examples.voice_dictation              # запуск (висит в трее)

Как работает:

1. Висит в трее как иконка (серая = idle, красная = запись, оранжевая = транскрибация)
2. Жмёшь глобальный хоткей (по дефолту Ctrl+Shift+Space)
3. Говоришь, держа кнопку
4. Отпускаешь → Whisper транскрибирует за 0.3-0.5 сек → текст автоматически вставляется в активное поле через clipboard

Где работает: в любом приложении с текстовым полем — Slack, iMessage, Telegram, VS Code, Obsidian, Notion, браузер, любое нативное окно.

Скорость на M2 Pro: для фразы 5 сек — транскрибация 0.3 сек. Realtime feel.

Подробно: docs/voice-dictation.md (настройка хоткеев, permissions per OS, autostart, расширение через LLM для пост-обработки)

---

2. 🎬 Subtitle Baker — сабы прямо в MP4 (CapCut-style)

Заменяет CapCut Pro ($10/мес), Adobe Premiere ($23/мес), Submagic ($19/мес) — за $0.

python -m examples.bake_subs input.mp4 --style tiktok --output ready.mp4

Что внутри:

• Транскрибация через Whisper с word-level timestamps
• Генерация ASS-файла с karaoke-разметкой (текущее слово подсвечивается жёлтым)
• ffmpeg вшивает сабы прямо в видео
• 5 готовых стилей: tiktok / youtube_shorts / reels / podcast_clip / minimal

Скорость на M2 Pro:

• 60-сек TikTok → готовый клип за ~15 сек (5 сек транскрибация + 10 сек ffmpeg)
• 3-мин Reels → ~45 сек
• 1-час подкаст с сабами → ~13 мин

Кастомизация под бренд:

# В examples/bake_subs.py добавь свой стиль:
STYLES["my_brand"] = Style(
    font="Geist",
    font_size=58,
    primary_color="&H00FFFFFF",       # белый
    secondary_color="&H000088FF",     # оранжевая подсветка слова
    bold=True, outline_width=4, alignment=2
)

Подробно: docs/subtitle-baker.md (BGRA-цвета, ASS-разметка, A/B тесты, кастомные шрифты)

---

3. 🧙 Interactive Wizard — установка одной командой

Превращает «прочитай 5 страниц документации» в «запусти и работает».

python wizard.py

5 шагов:

1. Какой сценарий? (5 опций — диктовка / транскрибация / подкасты / сабы / всё)
2. Авто-определение железа (ОС / CPU / GPU / RAM / Python / ffmpeg)
3. Подтверди установку — мастер ставит ffmpeg, Python-deps, скачивает модель
4. Настройка под сценарий — генерит конфиги, объясняет permissions
5. Smoke-test — скачивает sample.wav и пробует транскрибировать

Все шаги цветные, с подсказками, графитично оформлены. Не нужно знать терминологию — мастер сам выберет правильный бэкенд, модель и compute-type под твоё железо.

---

📦 Что внутри скилла

После подключения нейронка получает структурированные знания про:

• 🤖 4 бэкенда Whisper с подробными карточками: когда брать какой, как ставить, скорости, грабли
• 📐 7 моделей (tiny → large-v3) с бенчмарками WER на EN/RU/KK + рекомендации под задачу
• 🎯 Auto-detect железа + рекомендательная логика «что ставить под что»
• 🛠️ Установка под все 3 ОС (macOS / Linux / Windows) — с CUDA / ROCm / Metal / WSL2
• 📚 Speaker diarization через pyannote — для подкастов
• ⚡ Speed-tuning — как ускорить инференс в 5-10x правильными параметрами
• 💰 Cost-comparison vs OpenAI API по реальным сценариям
• 🐛 Known issues — все типовые грабли с решениями

Концепция: AI + структурированный контекст = надёжный код без галлюцинаций.

---

🧰 Доступные бэкенды

Авто-детектор (scripts/detect_env.py) сам выберет нужный, но если интересно:

---

🎯 Готовые примеры

Все скрипты в examples/ используют общую обвязку examples/common.py — автовыбор бэкенда и устройства, единый формат Result независимо от того что под капотом.

Базовая транскрибация

# Один файл → SRT + TXT (по дефолту)
python -m examples.transcribe_one audio.mp3

# С указанием языка и модели
python -m examples.transcribe_one audio.mp4 --language ru --model large-v3 --format srt,vtt,json

# В конкретную папку
python -m examples.transcribe_one audio.mp3 --output ./transcripts/

Пакетная обработка

# Вся папка с авто-определением языка
python -m examples.batch_folder ./videos/

# С фильтром по расширению + форс-перезапись
python -m examples.batch_folder ./videos/ --pattern "*.mp4" --force --language ru

# Все .srt в отдельную папку
python -m examples.batch_folder ./videos/ --output ./transcripts/

Скрипт пропускает уже обработанные файлы (если .srt рядом существует), показывает прогресс и среднее время на файл.

Из URL (TikTok / YouTube / Reels / Twitter / любой что yt-dlp умеет)

# TikTok
python -m examples.from_url "https://www.tiktok.com/@user/video/1234567890123456789"

# YouTube с указанием языка
python -m examples.from_url "https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ" --language en

# Instagram Reel в конкретную папку, без удаления mp3
python -m examples.from_url "https://www.instagram.com/reel/Cv1AbcXXXX/" --output ./content/ --keep-audio

Подкаст с разметкой спикеров

# Получить HF token (бесплатно): https://huggingface.co/settings/tokens
# Принять условия: https://huggingface.co/pyannote/speaker-diarization-3.1
export HF_TOKEN=hf_xxxxxxxx

# Подкаст 1-на-1 (хост + гость)
python -m examples.podcast_diarize podcast.mp3 --speakers 2

# Дискуссионный — диапазон спикеров
python -m examples.podcast_diarize debate.mp3 --min-speakers 2 --max-speakers 5

# С указанием языка и модели
python -m examples.podcast_diarize interview.wav --speakers 2 --language ru --model large-v3

Голосовая диктовка

# Одноразовая настройка — создаст конфиг в ~/.config/whisper-skill/voice_dictation.json
python -m examples.voice_dictation --setup

# Запуск (висит в трее, слушает Ctrl+Shift+Space по дефолту)
python -m examples.voice_dictation

# Со своим конфигом
python -m examples.voice_dictation --config my_dictation.json

Кастомизация через JSON — хоткей (любая комбинация pynput-формата), модель, режим ptt / toggle, auto-paste, бипы для feedback’а. Полные опции: docs/voice-dictation.md.

Установка как Windows-приложение (autostart, иконка, ярлык)

Чтобы не запускать каждый раз руками из терминала:

# 1) Сгенерить .ico из assets/icon.png (один раз)
python -m scripts.build_icon

# 2) Ярлык в меню «Пуск» (опционально + на рабочем столе)
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\tools\install_shortcut.ps1
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\tools\install_shortcut.ps1 -Desktop

# 3) Автостарт при логине пользователя
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\tools\install_autostart.ps1

# Снять автостарт / удалить ярлык:
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\tools\uninstall_autostart.ps1
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\tools\install_shortcut.ps1 -Remove

Под капотом — launcher\voice_dictation_silent.vbs, который тихо стартует pythonw.exe из venv (без окна терминала). Скрипт ожидает venv по ~\.venvs\whisper; если у тебя другое расположение — поправь путь в .vbs. Состояние диктовки видно по tray-иконке: серая = idle, красная точка = идёт запись, оранжевая = транскрибируем.

Сабы прямо в MP4

# Базовый TikTok-стиль
python -m examples.bake_subs input.mp4

# Указать стиль и язык
python -m examples.bake_subs input.mp4 --style youtube_shorts --language en --output ready.mp4

# Подкаст-клип, по 3 слова на строку
python -m examples.bake_subs clip.mp4 --style podcast_clip --max-words-per-line 3

# Несколько вариантов разом — для A/B
for style in tiktok youtube_shorts reels minimal; do
  python -m examples.bake_subs input.mp4 --style $style --output "out_${style}.mp4"
done

---

💰 Сколько экономит

OpenAI Whisper API: $0.006/мин.

Локальный Whisper: $0 после первой установки.

Плюс:

• Приватность — записи не уходят в OpenAI
• Никаких лимитов — обрабатывай хоть 1000 часов в день
• Diarization — на API её просто нет
• Word-level timestamps — без ограничений
• Offline — работает без интернета

Подробный расчёт: docs/cost-comparison.md

---

🌍 Поддержка языков

Whisper мультиязычный из коробки — 99 языков, включая редкие.

Лучшая модель large-v3 для всех языков. Облегчённая large-v3-turbo хороша на популярных (EN/ES/DE/FR/IT/PT/JP/ZH/RU), но проседает на редких (KK/UZ/TT/AR — потеря 5-10%).

WER (Word Error Rate) бенчмарки:

Полные бенчмарки + рекомендации: methodology/quality-vs-speed.md

---

📚 Полная документация

Установка под ОС

• installation-mac.md — macOS (Apple Silicon / Intel / Homebrew)
• installation-linux.md — Linux (NVIDIA CUDA / AMD ROCm / CPU)
• installation-windows.md — Windows (WSL2 / нативно)

Бэкенды

• mlx-whisper.md — Apple Silicon
• faster-whisper.md — кроссплатформенный
• whisper-cpp.md — без Python
• whisperx.md — diarization + alignment

Killer features

• voice-dictation.md — push-to-talk, конфиги, autostart
• subtitle-baker.md — стили, ASS-формат, кастомизация

Гайды

• diarization.md — разметка спикеров через pyannote
• speed-tuning.md — ускорение в 5-10x
• cost-comparison.md — local vs API по сценариям
• known-issues.md — типовые грабли

Модели и методология

• models/README.md — выбор модели под задачу
• quality-vs-speed.md — бенчмарки + матрица решений

---

🗂️ Структура репозитория

whisper-skill/
├── SKILL.md                          # Точка входа для AI-ассистента (frontmatter + правила)
├── README.md                         # Этот файл (для людей)
├── wizard.py                         # 🧙 Интерактивный мастер
├── scripts/
│   └── detect_env.py                 # Авто-детектор железа (под капотом wizard'а)
├── backends/                         # Карточки 4 бэкендов с командами установки
│   ├── mlx-whisper.md
│   ├── faster-whisper.md
│   ├── whisper-cpp.md
│   └── whisperx.md
├── models/
│   └── README.md                     # Какую модель брать — таблицы и бенчмарки
├── docs/
│   ├── installation-mac.md           # Установка под Mac
│   ├── installation-linux.md         # Установка под Linux
│   ├── installation-windows.md       # Установка под Windows
│   ├── voice-dictation.md            # 🎤 Killer feature #1
│   ├── subtitle-baker.md             # 🎬 Killer feature #2
│   ├── diarization.md                # Разметка спикеров
│   ├── speed-tuning.md               # Ускорение
│   ├── cost-comparison.md            # vs OpenAI API
│   └── known-issues.md               # Грабли
├── examples/                         # Готовые рабочие скрипты
│   ├── common.py                     # Универсальная обвязка (auto-backend, унифицированный output)
│   ├── transcribe_one.py             # Один файл → SRT/VTT/TXT/JSON
│   ├── batch_folder.py               # Пакетная обработка папки
│   ├── from_url.py                   # URL TikTok/YouTube/etc → транскрипт
│   ├── podcast_diarize.py            # Подкаст с разметкой спикеров
│   ├── voice_dictation.py            # 🎤 Push-to-talk диктовка (tray app)
│   └── bake_subs.py                  # 🎬 Вшить сабы в MP4
└── methodology/
    └── quality-vs-speed.md           # Шпаргалка «задача → модель → железо»

---

🤝 Подключение к Claude API напрямую (для своих ботов)

Если строишь свой агент / бота / автоматизацию через прямой вызов Anthropic SDK:

import os
from pathlib import Path
from anthropic import Anthropic

REPO = Path(__file__).resolve().parent.parent  # путь к whisper-skill

def load_skill_context() -> str:
    """SKILL.md + ключевые карточки в один контекст."""
    parts = [(REPO / "SKILL.md").read_text(encoding="utf-8")]
    for f in [
        "backends/faster-whisper.md",
        "backends/mlx-whisper.md",
        "models/README.md",
        "docs/known-issues.md",
    ]:
        parts.append(f"\n# === {f} ===\n\n")
        parts.append((REPO / f).read_text(encoding="utf-8"))
    return "\n\n".join(parts)

client = Anthropic()
skill_context = load_skill_context()

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=2048,
    system=[
        {"type": "text", "text": "Ты помощник по локальной транскрибации через Whisper."},
        {
            "type": "text",
            "text": skill_context,
            "cache_control": {"type": "ephemeral"},  # ⭐ кешируем skill — снижает стоимость в 10x
        },
    ],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "У меня Mac M2 16GB. Какой бэкенд ставить и какой моделью пользоваться?"}
    ],
)

print(response.content[0].text)
print(f"Cache hit: {response.usage.cache_read_input_tokens} tokens")

Главная фишка — Anthropic prompt caching снижает стоимость skill-контекста в 10 раз при повторных запросах в течение 5 минут. Без него каждый запрос будет тащить 30k токенов skill’а в полную цену.

---

❓ FAQ

Whisper или OpenAI Whisper API — что лучше?

Зависит от объёма и приватности. Локально — выгоднее при >100 минут аудио в месяц, и обязательно если нужны diarization, word-level timestamps, или ты не хочешь грузить контент в OpenAI. См. docs/cost-comparison.md.

Какую модель брать?

По дефолту — large-v3-turbo. Для редких языков (казахский, узбекский, татарский) или translation-task — large-v3. См. models/README.md.

У меня нет GPU, заработает?

Да. Бери faster-whisper в режиме compute_type="int8". На современном x86 8c CPU large-v3-turbo работает ~0.5x от realtime. Терпимо для коротких клипов, медленно для подкастов. Альтернатива — whisper.cpp с AVX2/AVX512 оптимизациями.

Сколько модель весит на диске?

large-v3-turbo — 1.6 GB (или 800 MB в int8). Все модели лежат в ~/.cache/huggingface/hub/, шарятся между бэкендами.

Как ускорить инференс?

См. docs/speed-tuning.md — там 9 проверенных шагов. Главные: указывай язык явно, включай VAD-фильтр, используй large-v3-turbo вместо large-v3.

Whisper галлюцинирует (“Спасибо за просмотр” в тишине). Как починить?

VAD-фильтр (vad_filter=True в faster-whisper). См. docs/known-issues.md.

Voice Dictation не работает на macOS

Чаще всего — не дано Accessibility-разрешение. System Settings → Privacy & Security → Accessibility → добавить Terminal. Перезапустить терминал. См. docs/voice-dictation.md.

Voice Dictation вместо вставки — просто копирует в clipboard

Если auto_paste: false в конфиге — это by design. Если true, но не работает — на macOS опять Accessibility-разрешение, на Linux Wayland — глобальные хоткеи частично сломаны (workaround в docs/voice-dictation.md).

Сабы в MP4 — шрифт другой / не отрисовывается

Шрифт не установлен в системе. На Mac: brew install --cask font-montserrat font-inter font-impact font-roboto. На Linux: sudo apt install fonts-montserrat fonts-inter fonts-roboto. Или поменяй в examples/bake_subs.py стиль на тот шрифт что у тебя есть.

Diarization путает спикеров

Близкие голоса. Помогает: фиксировать num_speakers=N если знаешь точно, denoise + normalize loudness через ffmpeg, использовать длинную запись (на коротком хуже). См. docs/diarization.md.

---

🛡️ Лицензия / TOS

• Whisper модели — MIT
• mlx-whisper, faster-whisper, whisperx, whisper.cpp — open-source (различные совместимые лицензии)
• pyannote (diarization) — Apache 2.0, требует согласия с условиями использования (бесплатно)
• yt-dlp — Unlicense

Сам скилл (этот репо) — MIT. Делай что хочешь, копируй, форкай, продавай — всё ок.

---

🚀 Дальше

• ⭐ Поставь star если зашло
• 🐛 Issues / pull requests welcome
• 💬 Любые предложения / new features → issues

Лицензия

MIT — см. LICENSE. Используй свободно, в том числе коммерчески; при копировании сохраняй указание авторства.