תרגום מכונה · המקור באנגלית

תחילת העבודה

Soniqo Cloud

מעדיפים API אירחה את אותו תמליל, סינתזזה, ולהטיט לרוץ כשירות מנוהל - OpenAI- ו- 11Labs-אי-תואמים. soniqo.audio/Cloud

התקן את speech CLI to transcribe and Create אודיו על שלך Apple Silicon Macהשתמש ב Swift SDK להוסיף עיבוד דיבור macOS ו iOS יישומים.

דרישות CLI

התקן את CLI

Homebrew (CLI)

שימוש ב-ARM Homebrew (/opt/homebrew) להתקין speech וה speech-server HTTP / WebSocket Server.

brew install speech
speech --help

משימה ראשונה: לרשום קובץ M4A

הורד את הקלטת הדגימה, ולאחר מכן לנטר אותה במסוף שלך:

להתחבר לאינטרנט עבור הראשון לרוץ.המודל שנבחר מוריד מ HuggingFace ונשאר תקוע על Mac לאחר ההתקנה, אתה יכול לנטר הקלטות מקומיות ללא הפרעה עם מודל זה.

curl -fL https://soniqo.audio/audio/samples/cli/transcription-sample.m4a -o transcription-sample.m4a
speech transcribe transcription-sample.m4a --engine parakeet

המשך עם M4A-to-text מדריכים.

התחל מהיר: טקסט-to-Speech

speech speak "Hello, world!" --output hello.wav

הפעל נאום מקומי API

התחל את שרת HTTP / WebSocket עבור בקשות API המקומי:

speech-server --port 8080

Swift SDK

הוסף את Swift מודולים עבור macOS 15+ או iOS 18+ אפליקציה עם Swift מנהל החבילה.

Swift מנהל החבילה

הוסף speech-swift ל Package.swift

dependencies: [
    .package(url: "https://github.com/soniqo/speech-swift", branch: "main")
]

לאחר מכן להוסיף את המודולים שאתה צריך למטרה שלך:

.target(
    name: "MyApp",
    dependencies: [
        .product(name: "Qwen3ASR", package: "speech-swift"),
        .product(name: "Qwen3TTS", package: "speech-swift"),
        .product(name: "SpeechVAD", package: "speech-swift"),
        // ... add any modules you need
    ]
)

מודולים זמינים

מודולתיאור תיאור
Qwen3ASRנאו-to-text (Qwen3-ASR)
WhisperASRנאו-to-text (Whisper Large-v3 Turbo, CoreML)
ParakeetASRנאו-to-text (Parakeet TDT, CoreML)
Qwen3TTSטקסט-to-speech (Qwen3-TTS)
CosyVoiceTTSטקסט-to-speech (CosyVoice3, multilingual)
KokoroTTSטקסט-to-speech (Kokoro-82M, CoreML, iOS-ready)
Qwen3ChatOn-device LLM צ'אט (Qwen3.5-0.8B, MLX + CoreML)
PersonaPlexדיבור-to-speech (PersonaPlex 7B)
SpeechVADVAD (Silero + Pyannote), diarization, רמקולים הטמיעו
SpeechEnhancementארכיון תגיות: DeepFilterNet3, CoreML
AudioCommonפרוטוקולים משותפים, אודיו I/O, HuggingFace Downloader

עקבו אחרי Swift

import Qwen3ASR

let model = try await Qwen3ASRModel.fromPretrained()
// audioSamples: [Float] PCM at 16 kHz (e.g. decoded from a WAV)
let text = model.transcribe(audio: audioSamples, sampleRate: 16000)
print(text)

צור קשר עם Swift

import Qwen3TTS
import AudioCommon

let model = try await Qwen3TTSModel.fromPretrained()
let audio = model.synthesize(text: "Hello, world!", language: "english")
try WAVWriter.write(samples: audio, sampleRate: 24000, to: URL(filePath: "hello.wav"))

בנייה ממקור

עבור יצירת מקור, להתקין Xcode 16.3+ עם Metal Toolchain ו Swift 6+. Clone the repository, לבנות את CLI, ולאחר מכן לבדוק את בינארי בקופה:

git clone https://github.com/soniqo/speech-swift.git
cd speech-swift
make build
.build/release/speech --help
חשוב

make build מפיצה את MLX Metal ספריית צלר באופן אוטומטי.ללא זה, GPU ריצות הקציצות -5x איטי יותר בשל אוסף הצל של JITr.

Shader בונה ברירת מחדל macOS 15.0 ו Metal 3.2, אפילו עם SDKs חדשים יותר.Override אלה עם MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET ו MLX_METAL_LANGUAGE_VERSION

דגם Downloads

מודלים מורידים באופן אוטומטי מ- HuggingFace לשימוש ראשון ודחוסים לשימוש ראשון. ~/Library/Caches/qwen3-speech/.

כל המודלים הורדו מ HuggingFace

מודל מודלגודלRAM Usage
Qwen3-ASR 0.6B (4-bit MLX680 MBשיא של 1.0GB
Qwen3-ASR 0.6B (8 סיביות MLX)1.0 GB1.3 שיא GB
Qwen3-ASR 0.6B (CoreML INT8)180 MB1.4 שיא GB
Qwen3-ASR 1.7B (4-bit MLX2.1 GB3 GB שיא
Qwen3-ASR 1.7B (8 סיביות MLX)3.2 GB2.7 GB
Parakeet-TDT v3 (CoreML INT8)500 MBפסגות MB900
Whisper Large-v3 טורבו (CoreML FP161.6 GB384 MB שיא
Omnilingual CTC 300M (4 סיביות MLX)193 MB400 MB שיא
Omnilingual CTC 300M (CoreML INT8)312 MBשיא של MB550
Qwen3-TTS 0.6B (4-bit)1.7 GB2 GB שיא
Qwen3-TTS 1.7B (4-bit)3.2 GB4 GB שיא
CosyVoice3 (4-bit LLM)1.2 GB-1.5 GB שיא
Kokoro-82M (CoreML INT8)89 MB200 MB שיא
Qwen3.5-Chat 0.8B (INT4 MLX)418 MBפסגות MB700
Qwen3.5-Chat 0.8B (INT8 CoreML)981 MB1.2 שיא GB
PersonaPlex 7B (8 סיביות) recommended9.1 GB11 GB
PersonaPlex 7B (4-bit)4.9 GB6.5 GB
Pyannote VAD5.7 MBפסגות MB20
Silero VAD v51.2 MBשיא 5 MB
WeSpeaker ResNet3425 MBשיא 50 MB
DeepFilterNet3 (FP16)4.2 MB10 MB שיא

צעדים הבאים