transcribe.cpp
SHA-256C/C++ 음성 인식 추론 라이브러리, 16가지 모델 제품군 지원, GGUF/ggml 기반 실행, Metal/Vulkan/CUDA 가속 지원.
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v0.1.3 · 24.9 MB
가벼우면서도 고성능인 로컬 음성 인식 엔진으로, 16개 이상의 모델 패밀리를 지원합니다.
주요 기능
- 16개의 모델 패밀리와 60개 이상의 변형을 지원하며, Parakeet, Whisper, Canary, Moonshine 등을 포함합니다.
- ggml 런타임을 기반으로 Metal(Apple Silicon), Vulkan 및 CUDA 하드웨어 가속을 지원합니다.
- tinyBLAS 최적화 CPU 추론 경로가 내장되어 있어 GPU 없이도 빠르게 실행할 수 있습니다.
- 공식적으로 Python, TypeScript, Rust, Swift 바인딩을 제공하여 통합이 용이합니다.
- 모든 모델은 수치 검증 및 WER 테스트를 거쳐 정확성이 보장됩니다.
할 수 없는 것
- •오디오 입력은 반드시 16kHz 모노 WAV여야 하며, 다른 형식은 ffmpeg 또는 sox를 사용하여 변환해야 합니다.
- •CPU 추론 시 libopenblas-dev를 설치하면 10~15배 디코딩 속도 향상을 얻을 수 있습니다.
- •일부 양자화 버전(예: Q4_K_M)은 인식 정확도가 약간 낮아질 수 있으므로, 정밀도가 중요한 시나리오에서는 F16 이상의 정밀도를 사용하는 것이 좋습니다.
- •현재 화자 분리(diarization)는 지원되지 않지만, MOSS Transcribe-Diarize 변형은 예외입니다.
사용 사례
- 데스크탑 애플리케이션이나 모바일 기기에 오프라인 음성 인식 기능을 내장하여 네트워크 연결 없이 사용 가능.서버 측에서 높은 동시성을 지원하는 음성 전사(转写) 기능, GPU를 활용한 대량 오디오 처리 가속.
상세 설명
transcribe.cpp는 C/C++로 작성된 가볍고 고성능의 음성-텍스트 변환 추론 라이브러리입니다. Parakeet, Whisper, Canary, Moonshine, SenseVoice 등 16개 모델 제품군에서 60가지 이상의 변형을 지원하며, GGUF 형식과 ggml 런타임을 기반으로 합니다. OpenAI Whisper(Python에 과도하게 의존하고 종속성이 큼)와 같은 대규모 올인원 방식과 달리, transcribe.cpp는 작고 임베드 가능한 라이브러리로, 공식적으로 Python, TypeScript, Rust 및 Swift 바인딩을 제공합니다. GPU 추론을 위해 Metal(Apple Silicon), Vulkan 및 CUDA를 활용하며, tinyBLAS 가속 CPU 대체 경로도 포함합니다. 출시된 모든 모델은 수치 검증 및 WER 테스트를 거쳐 프로덕션 수준의 정확도를 보장합니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스로 제공되며, Mozilla AI, Hugging Face 및 Modal의 지원을 받습니다.
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시작하기
소프트웨어 설치
배포판에 맞는 패키지를 설치 (dpkg / rpm / AppImage)
미리 빌드된 바이너리를 다운로드하거나 소스에서 컴파일하세요 (cmake -B build && cmake --build build)
Hugging Face(handy-computer 조직)에서 필요한 모델의 GGUF 파일을 다운로드하세요
transcribe-cli -m 모델 경로 오디오.wav (16kHz 모노 WAV 형식) 실행
- 미리 빌드된 바이너리를 다운로드하거나 소스에서 컴파일하세요 (cmake -B build && cmake --build build)
- Hugging Face(handy-computer 조직)에서 필요한 모델의 GGUF 파일을 다운로드하세요
- transcribe-cli -m 모델 경로 오디오.wav (16kHz 모노 WAV 형식) 실행
SHA-256 체크섬 확인됨
GitHub 공식 Release 페이지에서 추출된 체크섬
SHA256 체크섬
94c3914b2f8648a1d7c61a713b36ab05dfc38b8e6781ae13ecf841b559c77bff이 체크섬은 GitHub Release 페이지에서 추출되었습니다. 다운로드 후 파일 무결성을 확인하세요.
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오픈소스 투명성
GitHub 소스 보기제거 정보
프로젝트 디렉토리와 빌드 결과물을 삭제하면 됩니다. 시스템 패키지 관리자를 통해 설치한 경우, 해당 패키지 관리자를 사용하여 제거하십시오.
추가 의존성 없음
다운로드 후 바로 사용 가능. 추가 런타임이 필요하지 않습니다.