macOS 命令行工具,利用本地 Whisper 模型或 Whisnap Cloud 转录音视频文件。
whisnap: 使用whisnap从终端转录音频/视频文件. 要求至少下载一个模型的Whisnap macOS应用.是一项面向实际任务的技能,主要用于Setup(一次).;Open Whisnap app = 设置 = 高级 =。
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;
若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
使用 whisnap 从终端转录音频/视频文件。需安装 Whisnap macOS 应用,并至少下载一个模型。
初始化设置(仅需一次)
/usr/local/bin/whisnap)常用命令
whisnap recording.wavwhisnap meeting.mp4whisnap recording.wav --cloudwhisnap lecture.m4a --jsonwhisnap interview.wav -m small-q5_1whisnap recording.wav --cloud --jsonwhisnap --list-modelswhisnap recording.wav -v支持的格式
参数选项
-c, --cloud — 使用 Whisnap Cloud 而非本地模型(需先登录)-m, --model — 覆盖默认模型(例如 small-q5_1),默认使用应用中选定的模型-j, --json — 输出结构化 JSON,包含文本、分段、时间戳及模型信息-v, --verbose — 将进度和诊断信息输出到 stderr--list-models — 列出可用模型后退出JSON 输出格式
{
"text": "转录后的文本",
"segments": [{ "start_ms": 0, "end_ms": 1000, "text": "分段内容" }],
"model": "small-q5_1",
"backend": "whisper",
"processing_time_ms": 5000
}
注意事项
~/Library/Application Support/com.whisnap.desktop/)。--json 并对 stdout 进行管道处理;诊断信息输出至 stderr。0 表示成功,1 表示出错。相关专题
热门下载
相关下载
精品课程
共6课时 | 54.7万人学习
共89课时 | 133.9万人学习
共49课时 | 82.5万人学习