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IA on-device · whisper.cpp

Transcription IA on-device. Sans cloud.

Exécutez whisper.cpp sur Android avec une ligne Gradle. 99 langues, on-device — votre audio ne quitte jamais le téléphone. Pas de NDK, pas de compilation source, pas de clé API. Commencez gratuitement, passez au Pro pour le streaming temps réel.

Choisir votre build → Gratuit sur GitHub ↗ Docs ↗

// on-device AI · arm64-v8a · API 24+ · Android 15 ready · 16 KB aligned

MainActivity.kt
// load a model (downloaded separately, ~75-466 MB)
val model = Whisper.loadModel(context, "ggml-base.bin")
// transcribe — 99 languages, auto-detect
val result = Whisper.transcribe(model, "audio.wav")
// segments with timestamps
result.segments.forEach { seg ->
  Log.d("Whisper", "[${seg.startMs}→${seg.endMs}] ${seg.text}")
}
✓ On-device · no cloud · no API key TRANSCRIBED
Pourquoi on-device

Votre audio reste sur le téléphone.

Les APIs cloud envoient votre audio à un serveur. Whisper Android exécute le modèle IA localement — rien d'envoyé, rien de stocké, rien de facturé à la minute. Privé par design, fonctionne hors-ligne, zéro latence vers un serveur.

IA on-device · Modèle OpenAI Whisper 99 langues · détection automatique Privé · l'audio ne quitte jamais l'appareil Hors-ligne · pas d'internet requis Sans clé API · sans facturation à la minute AAR prebuilt · sans NDK, sans compilation arm64-v8a · NEON optimized · 16 KB aligned Maven Central · dev.ffmpegkit-maintained
Gratuit et Pro

Transcrivez gratuitement. Streamez en temps réel avec le Pro.

La version gratuite vous donne la transcription complète whisper.cpp en une ligne Gradle. Le Pro ajoute le streaming temps réel depuis le microphone avec détection vocale IA (Silero VAD), pour créer de la dictée, des sous-titres en direct et des assistants vocaux.

Offre de lancement — le code JOKOBEE10 donne $10 de rabais au paiement.
Free MIT
$0 · Maven / JitPack / GitHub
  • Full whisper.cpp transcription (file → text)
  • 99 languages · auto-detect · translate to English
  • Segments with timestamps · processing time
  • Clean Kotlin coroutine API
  • arm64-v8a · CPU NEON optimized
Gratuit sur GitHub ↗
Dual AI
Pro bundled MIT
$24 · $62 team (5)
  • Everything in Free
  • Real-time streaming (mic → text, VAD-segmented)
  • Silero VAD bundled — AI voice detection, skip silence
  • Dual AI pipeline: Silero detects speech, Whisper transcribes
  • arm64-v8a + x86_64 (emulators, Chromebooks)
  • Quantized model support (q4_0, q5_1, q8_0)
Obtenir Pro — code appliqué
Choisir un modèle

Téléchargé séparément — choisissez celui qui correspond à votre app.

Les modèles ne sont pas inclus dans l'AAR (trop gros). Téléchargez celui qui correspond à votre compromis vitesse/qualité et intégrez-le à votre app ou téléchargez-le au premier lancement. Tous les modèles supportent 99 langues.

Model guide
tiny     ~75 MB   fastest  · good for real-time on mid-range phones
base     ~142 MB  balanced · best speed/quality tradeoff
small    ~466 MB  slower  · best quality, needs flagship phone
// download from HuggingFace (ggml format)
Une ligne Gradle

Sans NDK. Sans compilation. Ajoutez la dépendance.

The prebuilt AAR includes the compiled libwhisper.so and the Kotlin API. Add one line to your build file, download a model, transcribe.

app/build.gradle.kts
// Free — Maven Central
implementation("dev.ffmpegkit-maintained:whisper-android:1.0.0")
// Free — JitPack (alternative)
implementation("com.github.ffmpegkit-maintained:whisper:v1.0.0")
// Pro — real-time streaming + Silero VAD
implementation("dev.ffmpegkit-maintained:whisper-android-pro:1.0.0")
Fonctionne avec FFmpegKit

Décodez n'importe quel audio → transcrivez avec Whisper.

Whisper needs 16 kHz mono PCM. Pair it with FFmpegKit to decode MP4, MKV, AAC, OGG or any format into a WAV that Whisper can transcribe — a full media-to-text pipeline on device.