Офлайн-инструмент преобразования речи в текст для macOS с использованием локальной модели Whisper через MLX

Разработчик создал whisper-dictate, инструмент для macOS, который позволяет выполнять полностью автономное преобразование речи в текст с возможностью перевода в реальном времени. Инструмент использует Whisper от OpenAI, работающий локально через MLX на Apple Silicon, без передачи данных за пределы вашего устройства.
Как это работает
Рабочий процесс прост: зажмите клавишу fn, говорите и отпустите. Текст транскрибируется и вставляется прямо туда, где вы печатаете. Инструмент работает в Slack, VS Code, браузерах, почте и любых других текстовых полях. Всплывающая накладка "Listening..." обеспечивает визуальную обратную связь во время записи.
Технические детали
- Транскрипция занимает около 500 мс после того, как вы перестаёте говорить
- Использует Whisper, работающий локально через MLX на Apple Silicon
- Малая модель хорошо подходит для повседневного использования
- Модель large-v3-turbo обеспечивает почти идеальную точность
- 100% автономная работа — без аккаунтов, токенов или передачи данных с вашего устройства
Функция перевода
Whisper может переводить на лету без дополнительных моделей или API перевода. Перевод встроен в этап декодирования Whisper. Например, при разговоре на французском выводится английский текст. Вы устанавливаете выходной язык на английский, и он обрабатывает перевод нативно.
Установка и настройка
При запуске инструмент спрашивает, на каком языке вы будете говорить и какой язык хотите получить на выходе, что позволяет легко переключаться между чистой транскрипцией и переводом. Вся настройка не требует подключения к интернету после установки.
Доступность
Проект имеет открытый исходный код на GitHub, чтобы другие могли использовать и адаптировать его под свои рабочие процессы.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

Сервер MCP реализует принцип рефлексии из научной работы для обеспечения устойчивой памяти агента-кодера.
Разработчик реализовал статью Reflexion (Shinn et al., NeurIPS 2023) в виде MCP-сервера, чтобы предоставить локальным кодирующим агентам устойчивую память об их ошибках. Система использует сопоставление по шаблонам на основе регулярных выражений для сообщений об ошибках и сохраняет уроки в SQLite с FTS5.

Однокомандная настройка Docker для OpenClaw с полнодисковым шифрованием и мониторингом
Docker-конфигурация для OpenClaw, предоставляющая руководства по полнодисковому шифрованию, Tini в качестве PID 1, встроенные инструменты мониторинга и данные, хранящиеся как обычные файлы на хосте. Для развертывания требуется всего две команды: git clone и ./shell.

Mímir: Система памяти на Python, основанная на 21 механизме нейронауки
Mímir — это система памяти на Python для ИИ-агентов, реализующая 21 механизм когнитивной науки, такие как флэшбэк-память и забывание, вызванное извлечением. Она использует гибридный индекс BM25 + семантический + датированный и демонстрирует улучшения в тестах, включая на 13% более высокую точность инструментов на Mem2ActBench по сравнению с VividnessMem.

Открытая панель Grafana отслеживает затраты и использование Claude Code через OpenTelemetry
SRE-инженер создал бесплатную панель Grafana для визуализации затрат Claude Code, использования токенов, коэффициента попадания в кеш и решений о редактировании, используя метрики OpenTelemetry в бэкендах, совместимых с Prometheus.