⚡️ Open-source AI-диктофон: записывает разговор, распознаёт участников и превращает часы аудио в базу знаний

Speakr — self-hosted платформа для расшифровки и анализа аудиозаписей. Запускается на собственном сервере, а вместо обычного «аудио → текст» умеет превращать записи в структурированные и доступные для поиска заметки.

Можно записать встречу, лекцию, созвон или интервью — дальше Speakr:

💬 автоматически расшифровать аудио;
💬 определить, кто именно говорит, и разделить реплики по спикерам;
💬 узнавать одного и того же человека в разных записях через голосовые профили;
💬 автоматически создавать саммари по собственному промпту;
💬 вытаскивать из разговора задачи и события;
💬 синхронизировать текст с аудио — нажал на реплику и сразу перешёл к нужному моменту записи.

🔥 Но самое интересное — чат с собственными записями.

Можно спросить ИИ:
«Что мы решили насчёт изменения цены и кто был против?»

Speakr ищет информацию по библиотеке записей, формирует ответ и ссылается на конкретные фрагменты разговора с таймкодами. Есть отдельный Inquire Mode для семантического поиска сразу по всей коллекции.

Под капотом тоже интересно, есть возможость подключить:
🔣WhisperX,
🔣OpenAI,
🔣Mistral/Voxtral,
🔣AssemblyAI,
🔣OpenASR,
🔣Alibaba FunASR
🔣 или собственный ASR-сервис.

Для автоматизации есть REST API, Swagger, webhooks и интеграции с n8n, Zapier и Make. Транскрипты можно автоматически экспортировать, например, в Obsidian/Logseq.

Есть поддержка длинных записей, папок, тегов, нескольких пользователей, SSO, общего доступа и политик автоматического удаления старых записей. Сам Speakr можно установить как PWA и пользоваться им с телефона.

👨‍💻 Главная фишка — self-hosted подход: проект рассчитан на развёртывание на собственной инфраструктуре, что особенно интересно для личных и рабочих разговоров, которые не хочется хранить в очередном облачном сервисе.

⚙️ Установка и запуск Speakr

1. Создаём папку:

mkdir speakr && cd speakr

2. Скачиваем конфиги:

wget https://raw.githubusercontent.com/murtaza-nasir/speakr/master/config/docker-compose.example.yml -O docker-compose.yml

wget https://raw.githubusercontent.com/murtaza-nasir/speakr/master/config/env.transcription.example -O .env

3. Настраиваем `.env`:

nano .env

Указываем API-ключи и модели для распознавания речи и AI-анализа/саммари.

4. Запускаем:

docker compose up -d

5. Открываем Speakr:

http://localhost:8899

Проверить работу:

docker compose ps

Посмотреть логи:

docker compose logs -f

➡️ Для большей приватности Speakr можно связать с локальным WhisperX — тогда распознавание аудио можно выполнять на собственной машине.

Записал разговор → получил расшифровку → саммари → задачи → спросил ИИ, о чём вы говорили полгода назад.

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github