voiceio 发布 Linux 本地语音听写工具，可在本机微调模型

↓ 工作原理

// 工作原理

说话。它来打字。什么都不离开你的机器。

01说话

文字落在你打字的地方。

按下热键开口说话。文字流入当前聚焦的应用——编辑器、浏览器、终端——你一停下就提交。

02本地

模型在你的电脑上运行。

Whisper 在你自己的 CPU 上解码你的语音。没有账号，没有服务器，没有上传：离线可用，也没有遥测。

03学习

它学习你的用词。

把录音留在你的磁盘上，voiceio 会在你睡觉时用它们微调自己的模型。你的名字和术语不再出错。

// 它学习你

一个越来越懂你的语音模型。

现成模型恰恰会在你最常说的词上出错：人名、产品名、你的技术栈。词表在第一天就有帮助。用你自己的声音微调则能永久解决它们，而这一切都在你的电脑上完成。

01同一句话，两个模型

听写中

带下划线的文字是实时预览；你一停下就提交。

你的名字不再出错。

微调从你自己的听写中学会你怎么说它们，所以无需词表也能写对。

02一个例子

一夜之后：错误减少 60%。

原版 whisper-small12.1%

一夜之后4.9%

在笔记本 CPU 上比实时快 4.6 倍，也比原版更快（3.6 倍）。

作者的听写：44 段留出片段（50 分钟），对照更大的 Whisper 的转写评分。voiceio learn eval 测量你的。

03由你决定

它在你不用的时候训练。

由你决定何时。每天或每周，时间你选。
仅在空闲时。它会等待机器安静且接通电源。
绝不突然。开始时会有通知，带停止和每周按钮。
只有胜出才用。新模型必须在它从未训练过的片段上胜过你的模型。回滚只需一条命令。

learn schedule on --at 02:00 --every week

// 天生私密

它保留什么，存在哪里。全部在你的磁盘上。

没有账号。没有服务器。没有遥测。日志只记录大小和耗时，绝不记录你的文字。所有保存你声音的东西在你开启之前都是关闭的，而且都是你可以阅读和删除的普通文件。

文件	保存内容	默认
vocabulary.txt	你的名字和术语，按你说的频率排序	由你编辑
history.jsonl	最近的听写，让上下文可以引导下一次	开启 · 有上限
recordings/*.wav	微调所学习的音频	关闭 · 设置时会询问
learn/models/	你微调后的模型	仅在你训练时
[cloud]	可选的清理步骤，只发送文本，绝不发送音频	关闭

// 安装

让你的 agent 来安装。

Linux 桌面各不相同，而有 shell 的 agent 会读取错误并边做边修。把这段粘贴到 Claude Code、Codex 或任何编程 agent 中。它遵循 llms.txt。

提示词

Install voiceio, local voice dictation for Linux, on this machine. Follow the agent runbook at https://voiceio.dev/llms.txt: detect my distro, install the system packages, install python-voiceio[desktop] with pipx, and run the non-interactive setup. Before setup, ask me which hotkey I want, and whether to keep my recordings on this computer so voiceio can learn my voice (they never leave my machine). Finish with voiceio doctor and fix whatever it reports. Afterwards, offer to post a short install report (distro, desktop, what broke, what you fixed) to the public feedback board described in llms.txt.

Wayland 和 X11：GNOME、KDE、Hyprland、sway、i3。Fedora、Arch 和 NixOS：见 README。Python 3.11+。MIT 许可。

◇ 在 github 上给 voiceio 点星 · 欢迎问题和想法打开 ↗

// 反馈

安装进行得怎么样？

你的发行版和桌面环境，哪里出错了，你会改什么，你希望它能做什么。评论是公开的，在 SwarmMemo 上；agent 也可以在这里发帖（见 llms.txt）。更喜欢 GitHub？提交 issue。