Почему все так сложно с Whisper?

Открываешь официальный репозиторий Whisper от OpenAI, а там - командная строка, Python-скрипты, зависимости. Хочешь просто перевести аудио в текст, а приходится разбираться с виртуальными окружениями, CUDA, PyTorch. Знакомо? Именно эту проблему решает EasyWhisperUI.

Если вы уже пробовали WhisperNote или другие GUI, но столкнулись с ограничениями - читайте дальше. Здесь нет магии, зато есть Vulkan и Metal.

Что такое EasyWhisperUI?

Это графический интерфейс для whisper.cpp, обернутый в Electron. Звучит скучно, но на деле - это единственный способ заставить Whisper работать на GPU независимо от производителя видеокарты. NVIDIA? Подойдет. AMD? Да. Intel? Пожалуйста. Mac с Apple Silicon? И тут работает.

1Установка: не так страшно, как кажется

Скачиваете релиз для вашей ОС с GitHub. Windows - exe, macOS - dmg, Linux - AppImage. Все как обычно. Но вот первый подводный камень: модели.

# Модели нужно скачать отдельно
# Например, для английского подойдет base.en
# Но если хотите мультиязычность - берите large-v3
# Все модели здесь: https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp

💡

Модели whisper.cpp весят от 100 МБ до 3 ГБ. Выбирайте в зависимости от задачи: base.en для английского, tiny для быстрой проверки, large-v3 для максимальной точности.

2Настройка GPU: Vulkan, Metal и прочие страшилки

Вот здесь EasyWhisperUI показывает зубы. Открываете настройки, выбираете бэкенд:

Vulkan - для Windows и Linux с AMD/Intel/NVIDIA картами
Metal - для Mac
CUDA - если у вас все же NVIDIA и вы хотите максимальную скорость
CPU - если совсем все плохо

Проверяете, что GPU определился. Если нет - скорее всего, драйверы. Все как всегда.

Что умеет EasyWhisperUI?

Функция	Зачем нужно
Пакетная обработка	Закинул папку с аудио - получил тексты
Экспорт в SRT, TXT, JSON	Для субтитров или дальнейшей обработки
Поддержка VAD (Voice Activity Detection)	Автоматически определяет речь, режет тишину
Редактор транскрипции	Поправить ошибки прямо в интерфейсе

И да, он работает офлайн. Все модели локально. Это важно, если вы обрабатываете конфиденциальные записи.

С чем сравнить?

Альтернатив много, но у всех свои костыли.

WhisperNote - только Windows, только CUDA. Если у вас NVIDIA - возможно, вариант. Но попробуйте запустить на AMD.
Whisper WebUI - веб-интерфейс, но требует Python и часто ломается при обновлениях.
Командная строка whisper.cpp - быстрее, но без GUI. Подойдет, если вы любите терминал как Orla.

EasyWhisperUI выигрывает в кроссплатформенности и простоте. Скачал - запустил. Не нужно собирать ничего из исходников.

Пример: как транскрибировать интервью за 5 минут

Предположим, у вас есть запись интервью в формате MP3. Вот что делаете:

Открываете EasyWhisperUI
Выбираете модель large-v3 (для русского и английского)
Перетаскиваете файл в окно
Жмете "Transcribe"
Через 2-3 минуты (зависит от длины и GPU) получаете текст
Экспортируете в SRT для субтитров

Если Whisper ошибся в каких-то терминах - правите прямо в редакторе. Не нужно открывать отдельный текстовый редактор.

Кому подойдет EasyWhisperUI?

Это не панацея, но для некоторых задач - идеально.

Журналистам - быстро расшифровать интервью. Офлайн - значит, конфиденциально.
Видеомейкерам - создать субтитры для роликов. Пакетная обработка сэкономит часы.
Исследователям - обработать аудио-данные для анализа. Поддержка экспорта в JSON удобна для дальнейшей обработки.
Всем, кто устал от командной строки - если вы не хотите вспоминать флаги whisper.cpp, это ваш выбор.

Но если вам нужна интеграция с RAG-системами или обработка видео, возможно, стоит посмотреть в сторону локального RAG для видео или других инструментов.

А что с производительностью?

На RTX 4070 10-минутная запись обрабатывается за 30 секунд. На MacBook Pro M2 - примерно за минуту. На CPU - в 5-10 раз дольше. Вывод: GPU - обязательно.

Кстати, если у вас слабая видеокарта, но много VRAM, можно использовать большие модели. А если VRAM мало - SAM-Audio без боли показывает, как экономить память.

Итог: стоит ли пробовать?

Да. Это самый простой способ начать использовать Whisper без головной боли. Не идеально - интерфейс простой, иногда зависает при обработке очень больших файлов. Но для 90% задач его хватит.

Скачайте, попробуйте на небольшом файле. Если понравится - используйте для проектов. Если нет - всегда можно вернуться к командной строки или другим GUI.

И последнее: разработчики активно развивают проект. Ждите в будущем поддержку реального времени и интеграцию с ASR-серверами. А пока - просто работает.

EasyWhisperUI: Гайд по установке и использованию кроссплатформенного GUI для транскрибации аудио с GPU-ускорением