登录 注册
图像、视频与音频内容创作与媒体工具AI 模型与开发框架
3,288
Stars
508
Forks
42
Watchers
5
Open Issues
Apache-2.0
许可证
Swift
语言
2025-06-21
创建时间
2026-11-11
最近更新

项目能做什么

Swift 音频库,为应用提供前沿 CoreML 模型,支持 TTS、STT、语音活动检测与说话人日志。
来源:AI 基于仓库事实生成 · 内容以仓库实际 README 为准

使用说明 查看原始 README 原仓库文档

中文使用说明暂未生成。下面保留原仓库 README 摘录,命令与配置均以原文为准。
原始 README 摘录(英文原文,节选前 3000 字符)
![banner.png](banner.png)

# FluidAudio - Transcription, Text-to-speech, VAD, Speaker diarization with CoreML Models

[![Swift](https://img.shields.io/badge/Swift-6.0+-orange.svg)](https://swift.org)
[![Platform](https://img.shields.io/badge/Platform-macOS%20%7C%20iOS-blue.svg)](https://developer.apple.com)
[![Documentation](https://img.shields.io/badge/Documentation-docs.fluidinference.com-008574.svg)](https://docs.fluidinference.com/introduction)
[![Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Join%20Chat-7289da.svg)](https://discord.gg/WNsvaCtmDe)
[![Hugging Face Models](https://img.shields.io/badge/Hugging%20Face%20Models-500k%2B%20Monthly%20Downloads-brightgreen?logo=huggingface)](https://huggingface.co/FluidInference)


<div align="center">

<a href="https://trendshift.io/repositories/26004?utm_source=repository-badge&amp;utm_medium=badge&amp;utm_campaign=badge-repository-26004" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/26004" alt="FluidInference%2FFluidAudio | Trendshift" width="250" height="55"/></a>

</div>


FluidAudio is a Swift SDK for fully local, low-latency audio AI on Apple devices, with inference offloaded to the Apple Neural Engine (ANE), resulting in less memory and generally faster inference.

The SDK includes state-of-the-art speaker diarization, transcription, and voice activity detection via open-source models (MIT/Apache 2.0) that can be integrated with just a few lines of code. Models are optimized for background processing, ambient computing and always on workloads by running inference on the ANE, minimizing CPU usage and avoiding GPU/MPS entirely.

For custom use cases, feedback, additional model support, or platform requests, join our [Discord](https://discord.gg/WNsvaCtmDe). We're also bringing visual, language, and TTS models to device and will share updates there.

Below are some featured local AI apps using Fluid Audio models on macOS and iOS:

<p align="left">
  <a href="https://github.com/Beingpax/VoiceInk/"><img src="Documentation/assets/voiceink.png" height="40" alt="Voice Ink"></a>
  <a href="https://altic.dev/fluid"><img src="Documentation/assets/fluidvoice.png" height="40" alt="Fluid Voice"></a>
  <a href="https://github.com/anomalyco/hex"><img src="Documentation/assets/hex.png" height="40" alt="Hex"></a>
  <a href="https://spokenly.app/"><img src="Documentation/assets/spokenly.png" height="40" alt="Spokenly"></a>
  <a href="https://boltai.com/"><img src="Documentation/assets/boltai.png" height="40" alt="BoltAI"></a>
  <a href="https://paraspeech.com"><img src="Documentation/assets/paraspeech.png" height="40" alt="Paraspeech"></a>
  <a href="https://snaply.ai"><img src="Documentation/assets/snaply.png" height="40" alt="Snaply"></a>
  <a href="https://github.com/yazinsai/OpenOats"><img src="Documentation/assets/openoats.png" height="40" alt="OpenOats"></a>
  <a href="https://talat.app"><img src="Documentation/assets/talat.png" height="40" alt="Talat"></a
阅读完整原文

项目深度分析 AI 生成

极简本地隐私会议转录与纪要工具(macOS原生App)

产品构想利用 FluidAudio 的 Nemotron/Parakeet ASR 与说话人分离能力,打造一款针对 macOS 的买断制离线会议记录与智能纪要工具,主打完全不联网与零Token费用。
核心功能系统内录/麦克风混音录音、离线高精度转录、自动说话人区分、ITN逆文本归一化、本地关键词搜索与Markdown导出。
目标用户隐私要求极高的高管、律师、咨询顾问、注重隐私的Mac办公人群。
难度/周期中等 · 4-6周 · 成本:开发设备(Mac)、Apple开发者账号费用($99/年)
收费模式Mac App Store 或 Gumroad/LemonSqueezy 买断制销售(如 $29 - $49 终身授权)。
竞争风险系统音频捕获权限适配较复杂;本地模型内存与算力消耗对低配Mac仍有发热门槛。
依据 已验证事实

跨应用全局语音输入与润色工具(macOS MenuBar App)

产品构想类似于Wispr Flow或Superwhisper的轻量级原生替代品,全局热键呼出,基于Parakeet EOU/SenseVoice实现毫秒级端侧语音转文字并自动粘贴。
核心功能全局快捷键唤醒、流式实时语音转文字、标点与数字自动归一化(ITN)、自定义热词替换、多应用自动注入文本。
目标用户文字工作者、程序员、高频打字痛点用户、多语言日常办公者。
难度/周期低至中等 · 2-4周 · 成本:开发设备、开发者账号
收费模式免费试用 + 付费解锁高级语言包/高级功能(买断制 $15-$29 或低价年订阅)。
竞争风险同类竞品(如VoiceInk、Spokenly等README中已列出的客户)竞争激烈,需差异化功能。
依据 已验证事实

离线电子书/长文有声朗读器(iOS/iPadOS App)

产品构想利用其内嵌的Kokoro/PocketTTS端侧模型,为用户提供完全离线、低发热、高自然度的长文及EPUB有声朗读体验,无需消耗云端TTS额度。
核心功能EPUB/PDF/网页正文提取、多语种离线语音合成(Kokoro ANE加速)、朗读进度记忆、SSML发音微调、离线后台播放。
目标用户通勤听书族、视障人士、语言学习者、离线阅读爱好者。
难度/周期中等 · 4-6周 · 成本:iOS测试真机、开发者账号
收费模式应用内购买(免费基础功能 + 一次性买断 Pro 约 $9.99-$19.99)。
竞争风险TTS模型尺寸(包体大小)较大可能影响下载转化率;iOS后台长音频生成的系统保活限制。
依据 数据支持的判断
AI 基于仓库公开数据分析生成,含推测成分,不构成收益承诺。
报告会保存到 个人中心

竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索

项目中文简介Stars语言
FluidInference/fluidaudio-rs 中文介绍暂未生成
23 Rust
FluidInference/react-native-fluidaudio 中文介绍暂未生成
13 TypeScript
FluidInference/fluidaudio-web 中文介绍暂未生成
In-browser inference for FluidAudio's core models (ASR/TTS/d
10 TypeScript
以上为通过 GitHub 官方 Search API 检索的相似项目,功能差异与优劣势需进一步人工确认,配置 AI 后可生成对比分析。

项目优势与风险

技术成熟度创建于 2025-06-21,近 30 天仍在推送,发布过 77 个 Release
社区活跃Star 3,288 / Fork 508 / Issue 5(数据支持,可自行核实)
许可证Apache-2.0
主要风险上游项目方向可能变化;同赛道竞争者较多(见竞品表);热度与需求不完全等价

安装与使用

此项目未提供 Docker 镜像,安装步骤以原仓库 README 为准(涉及依赖安装与环境配置,对新手门槛较高)。