Whisper Überblick und Eckdaten (Oktober 2026)

Whisper ist das quelloffene Spracherkennungsmodell von OpenAI samt Python-Paket. Teams mit technischem Personal betreiben es auf eigener Hardware, um Aufnahmen in vielen Sprachen zu transkribieren, Sprache ins Englische zu übersetzen und die gesprochene Sprache zu erkennen.

Das GitHub-Repository enthält Code und Modellgewichte eines Transformer-Modells, trainiert auf einem großen, vielfältigen Audiodatensatz. Installiert wird per pip, ffmpeg ist Voraussetzung, genutzt wird Whisper über die Kommandozeile oder in Python. Sechs Modellgrößen reichen von tiny mit etwa 1 GB Grafikspeicher bis large mit etwa 10 GB.

Das Repository hat mehr als 109.000 Sterne auf GitHub und steht unter MIT-Lizenz. Viele Transkriptionsdienste und lokale Apps setzen darauf auf.

• Aufnahmen lokal transkribierenWhisper wandelt Audiodateien wie Interviews, Podcasts oder Besprechungen auf dem eigenen Rechner in Text um. Content- und Research-Teams halten sensible Aufnahmen im eigenen Netz und zahlen keine Minutengebühren, sofern jemand die Installation pflegt.
• Sprache ins Englische übersetzenEine Übersetzungsfunktion gibt aus fremdsprachigem Audio direkt englischen Text aus. Internationale Kommunikationsteams erhalten so eine englische Arbeitsfassung, etwa von einem Interview oder einer Pressekonferenz. Ein eigener Übersetzungsschritt mit weiterem Werkzeug entfällt dafür.
• Die gesprochene Sprache erkennenDie Spracherkennung bestimmt vor der Transkription, welche Sprache eine Aufnahme enthält. Teams mit gemischten Archiven aus Interviews oder Anrufen können Dateien automatisch dem passenden Ablauf zuordnen, statt sie nach Gehör zu sortieren.

• Die MIT-Lizenz erlaubt kommerzielle Nutzung, Änderung und Weitergabe ohne Lizenzgebühren.
• Läuft vollständig offline auf eigener Hardware, Audio verlässt Ihre Infrastruktur nicht.
• Für vier der sechs Größen gibt es reine Englisch-Modelle, die laut README bei kleinen Größen genauer arbeiten.

Whisper ist ein Open-Source-Projekt von OpenAI unter MIT-Lizenz und läuft auf eigener Hardware in jedem Land.

Whisper ist ein Code-Repository, kein betreuter Dienst. Ihre IT installiert, sichert und aktualisiert es, größere Modelle brauchen eine GPU. Es gibt keinen Herstellersupport, keine SLA und keinen Auftragsverarbeitungsvertrag, die Daten bleiben aber dort, wo Sie Whisper betreiben. Die Genauigkeit schwankt laut README stark je Sprache, testen Sie mit eigenen Aufnahmen.

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