FluidVoice是什么?2026开源macOS语音转文字神器完整解析
【免费下载链接】FluidVoiceFastest and only macOS Dictation app with on-device STT and custom trained AI enhancement model. Windows pre-build available! A local Wispr Flow alternative. DM us on X exclusive model access! 😉 - https://x.com/fluidvoiceapp项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fl/FluidVoice
FluidVoice 是一款开源的 macOS 语音转文字应用,主打本地语音识别(on-device STT) + 自研 AI 增强模型。它被称为"最快、且唯一的本地 Wispr Flow 替代品":语音数据不出你的 Mac,按下全局快捷键开口说话,文字就会自动敲进任意应用中。本文带你完整解析它的核心功能、快速上手步骤与硬件要求。 FluidVoice =本地语音转文字+可选的本地 AI 润色+全局热键随叫随到 。 与普通听写不同,FluidVoice 的核心卖点是: 项目以 GPLv3 协议开源,源码入口见 README.md,核心听写逻辑位于 ASRService.swift。 很多人用语音输入的最大痛点是:转录出来的是一堆没有标点、大小写混乱的"口水话"。Fluid Intelligence 是一个完全运行在本地的 AI 引擎,专门解决这件事——它会把原始听写结果自动润色成可直接发出的正式文本。 下图展示了官方演示中的"润色前 vs 润色后"对比(来自 Assets.xcassets 素材目录): 左侧是原始听写("five thirty tomorrow morning / Sorry, can you make it three thirty p.m. today?"),右侧直接变成了干净的 "3:30 PM",甚至能把一段口述自动整理成带列表格式的购物清单。整个过程不需要云 API、不需要 Key、不产生任何数据外发 。 使用 Homebrew 一条命令即可: 也可以从项目 Releases 手动下载最新构建版本。 首次启动会请求麦克风和辅助功能 权限——前者用于录音,后者用于把文字"敲进"任意应用(智能输入由 TypingService.swift 通过辅助功能 API 实现)。 在设置里选一个全局快捷键(默认是 Option 键),之后在任何应用里按一下即可开始说话,无需切换窗口。 引导流程会按你的语言需求和延迟需求 推荐模型:从免下载的 Apple Speech,到高精度 Nemotron、Parakeet、Whisper 均可选择。 在引导中下载本地 AI 模型(约 3.5 GB),即可开启纯本地增强。当然你也可以自带 OpenAI、Groq 等云 API Key(安全存放在 macOS 钥匙串中),见 AIProvider.swift。 💡 除权限和热键外,核心听写开箱即用 ——AI 增强、音频历史、统计等功能全部可选。 Command Mode 让你完全不用碰键盘:启动应用、执行快捷指令、触发系统操作、自动化工作流,全凭一句话。该模式逻辑集中在 CommandModeService.swift(约 1000 行)。 上图为欢迎页:语音模型就绪、麦克风权限、辅助功能等状态一目了然,下方还贴心给出了"按热键 → 清晰说话 → 自动输入"三步使用提示。 选中一段文字后直接说出修改意见,FluidVoice 会在当前应用的任意文本框内完成重写或追加。相关实现见 RewriteModeService.swift,底层通过 TextSelectionService.swift 读取选区。 不同场景可以绑定不同热键与提示词(Prompt)。比如给"翻译成英文"单独配一个热键,按下开口即得翻译结果: 还能做按应用配置 :不同应用使用不同的 Prompt 集合,听写风格自动跟随你当前的工作场景(配置项存于 SettingsStore.swift)。 项目名总被听成 "Fluid Voice"?同事名字总拼错?Custom Dictionary 允许你用声音示范 或手动录入的方式,教模型正确的拼写,还可以导入/导出词条: 对应源码为 CustomDictionaryView.swift,并配合 ParakeetVocabularyStore.swift 将词汇写入 Parakeet 模型的自定义词表。 不只是实时听写,FluidVoice 还支持整段文件转写,并可通过 MeetingTranscriptionService.swift 自动区分"Speaker 1 / Speaker 2",非常适合会议录音整理: 每条听写记录都会保存在本地(可选音频留存),支持搜索、查看"AI 增强前后"对比、一键复制或导出: 界面左侧是带 AI 标记的历史列表,右侧展示最终文本、原始转录与字符统计,源码位于 TranscriptionHistoryView.swift。 系统要求 :macOS 15.0(Sequoia)及以上;Apple Silicon 支持全部模型,Intel Mac 可通过 Whisper 模型使用;预留约 1 GB 磁盘给语音模型(Fluid Intelligence 另需约 3.5 GB)。 FluidVoice 是彻底的Local-First 设计: 用 Xcode 打开后直接 Build 即可,依赖均由 Swift Package Manager 管理(见 Package.swift)。开发者还可以运行集成测试套件验证听写链路: 测试代码位于 Tests/FluidDictationIntegrationTests/,另有一份 UI 自动化测试规划文档 docs/MACOS_UI_AUTOMATION_BRANCH_PLAN.md 可供贡献者参考。 FluidVoice 用最简单的"按下快捷键 → 说话 → 文字自动输入"闭环,把语音输入做到了又快又隐私 ,再加上可选的本地 AI 润色和语音命令模式,堪称 2026 年 macOS 语音转文字领域值得长期关注的开源项目。 【免费下载链接】FluidVoiceFastest and only macOS Dictation app with on-device STT and custom trained AI enhancement model. Windows pre-build available! A local Wispr Flow alternative. DM us on X exclusive model access! 😉 - https://x.com/fluidvoiceapp项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fl/FluidVoice一句话看懂 FluidVoice 🎙️
Fluid Intelligence:本地 AI 把"口水话"变"书面话" ✨
快速上手:5 步开始用 FluidVoice 🚀
1. 一键安装
brew install --cask fluidvoice2. 授予权限
3. 设置全局热键
⌥4. 选择语音引擎
5.(可选)开启 Fluid Intelligence
核心功能深度解析 🔍
Command Mode:语音指挥你的 Mac
Write Mode:在任意文本框里"边说边改"
全局热键:多场景一句话切换
自定义词典:教会语音引擎你的"黑话"
文件转写:长音频 + 说话人分离
本地历史记录:所有听写都有迹可循
支持哪些语音模型?硬件要求高吗?📋
模型 适用场景 语言支持 下载体积 硬件 Nemotron Speech 3.5 流式多语言、超低延迟 约 40 种 约 670 MB Apple Silicon Parakeet Flash (Beta) 最低延迟英语听写 英语 约 250 MB Apple Silicon Parakeet TDT v3 / v2 快速多语言 / 最快英语 25 种 / 英语 约 500 MB Apple Silicon Cohere Transcribe 高准确率多语言 14 种 约 1.4 GB Apple Silicon Apple Speech 免下载、开箱即用 系统语言 内置 全系 Mac Whisper(Tiny~Large) 99 种语言、兼容 Intel 99 种 75 MB~2.9 GB 全系 Mac 隐私与安全:数据到底去哪了?🔐
Settings → Share Detailed Anonymous Analytics随时关闭如何从源码构建?🛠️
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fl/FluidVoice cd FluidVoice open Fluid.xcodeprojxcodebuild test -project Fluid.xcodeproj -scheme Fluid -destination 'platform=macOS'总结:FluidVoice 适合谁?✅
你的情况 推荐度 每天大量写邮件/文档,讨厌打字 ⭐⭐⭐⭐⭐ 隐私敏感,拒绝语音上云 ⭐⭐⭐⭐⭐ 需要英语/多语言低延迟听写(Apple Silicon) ⭐⭐⭐⭐⭐ Intel 老机型 ⭐⭐⭐(走 Whisper) 需要 Windows/iOS 版本 ⏳ Windows 预构建可用,iOS 在排队中
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考