开源免费 · 本地运行 · 隐私零风险

会议每一秒
都不再浪费

Moonshine 将 AI 转写带到本地——无需联网、无需付费、无需担心隐私。
moonshine-small 加持，安静环境下 WER 仅 7.84%，端到端延迟 <300ms。

⚡ <300ms 🎙️ 实时字幕 🔇 系统内录 📁 多格式导出 🔒 完全本地
🚀 立即开始 ⭐ GitHub
moonshine-small · 123M params · WER 7.84%
<300ms
端到端延迟
7.84%
英文 WER
123M
模型参数
95MB
模型大小
0元
使用成本
核心能力

为什么是 Moonshine？

不是云端转写的廉价替代品，而是重新定义本地会议记录体验的产品。

🎙️
实时双路采集
同时捕获麦克风音频和系统内录（Windows WASAPI Loopback / macOS BlackHole），区分「你说」和「对方说」，输出结构化对话记录。
⚡
端到端 <300ms
160ms 音频 chunk + ~80ms moonshine 推理，含 VAD 跳过静音。实时字幕无感知延迟，会议节奏不被打破。
🔒
真正本地运行
所有数据留在本地磁盘，不经过任何服务器。适合处理敏感会议、知识产权讨论、完全没有网络的离线环境。
💾
多格式一键导出
一键导出 Markdown（会议纪要）、SRT 字幕（视频压制）、纯文本（快速复制），兼容所有主流笔记和协作工具。
📊
VAD 静音检测
智能人声检测，自动跳过静音片段，减少 60% 无效转写。仅在有人说话时消耗算力，CPU 占用更低。
🪟
跨平台桌面应用
基于 Electron，一套代码支持 Windows / macOS / Linux。安装包一键安装，无需手动配置 Python 环境。
技术架构

极简而不简单

Electron + Python 子进程，数据流清晰，性能与体验兼得。

🎤
麦克风 / 内录
16kHz 单声道
🧠
moonshine-small
VAD + 流式识别
💬
实时字幕 UI
Electron Renderer
📄
Markdown / SRT
一键导出
sounddevice × WASAPI Loopback moonshine-small × 123M params Electron IPC × JSON stdout Python 3.9+ × 零配置运行
# 克隆并启动 — 3 步搞定 git clone https://github.com/xiaopengs/moonshine-meeting-assistant.git cd moonshine-meeting-assistant npm install && pip install -r requirements.txt npm start
竞品对比

不止是免费

在隐私性、延迟、跨平台等维度全面对比主流方案。

特性🌙 Moonshine讯飞听见Otter.aiWhisper Desktop
运行方式● 完全本地○ 云端○ 云端● 本地
实时字幕● 支持● 支持● 支持○ 批量处理
系统内录● WASAPI / BlackHole△ 部分支持○ 不支持○ 不支持
端到端延迟<300ms1-3s2-5sN/A（批量）
使用成本● 完全免费○ 付费订阅○ 付费订阅● 免费
隐私风险● 零风险○ 数据留厂商○ 数据留厂商● 零风险
跨平台桌面● Win/Mac/Linux● Win/Mac● 全平台△ 需手动配置
开箱即用● 安装包● App● App○ 命令行
双路采集● 原生支持○ 不支持○ 不支持○ 不支持
开源● MIT 开源○ 闭源
技术规格

规格一览

模型
moonshine-small streaming
参数量
123M
WER（英文）
7.84%
模型大小
95MB
采样率
16kHz
Chunk 大小
160ms
推理延迟
<80ms
端到端延迟
<300ms
🚀

安装只需 3 步

无需配置环境，无需注册账号，克隆即可运行。

1
克隆项目
git clone https://github.com/xiaopengs/moonshine-meeting-assistant.git
2
安装依赖
npm install && pip install -r requirements.txt
3
启动应用
npm start — 首次运行自动下载模型（约 95MB）
让每一次会议都被认真对待
开源免费，本地运行，隐私无忧
🚀 GitHub 下载 ⭐ Star 支持
MIT License · 完全开源 · 商业可用