Original en inglés: https://argusic.com/subject/whisperjav
WhisperJAV
Generador de subtítulos ASR/STT. Usa Qwen3-ASR, LLM local, Whisper, TEN-VAD. Robusto frente al ruido para JAV.
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 982d5dd912f4
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: aitranslate, hallucination, japanese, llm, modelscope, qwen3, qwen3 asr y speech to text.
WhisperJAV funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 3 minutos y encontró 5 errores en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Project installed from source at /work/repo with 79 packages in a Python 3.12 venv. All 4 verification commands pass: import, --version (1.9.3), --help (full CLI), --dump-params (safe config probe). 617/617 clean tests pass; 43 failures and 11 errors are pre-existing (version drift, restructured config, missing optional extras).
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 92 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- test_legacy.py: stale VAD version assertions (silero -> silero-v3.1)0,3 minutos
- test_presets.py: asr_config.json restructured in v1.8.9, no longer has 'common_transcriber_options' section
- test_acceptance_v1_8_7b0.py: version tests expect 1.8.7b0, actual is 1.9.3 (43 pre-existing failures, 11 errors)
- Missing tkinter (system package) blocks test_simple_gap.py, test_tab_spacing.py
- Missing PySubtrans (translate extra) blocks 10 tests
- Tiempo de instalación
- 3 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 11 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 5 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- python -m whisperjav.main --version -> 'WhisperJAV 1.9.3'. --dump-params -> config probe OK. 617/617 non-pre-existing tests passed, 43 pre-existing failures, 11 pre-existing errors.
- Tokens de modelo usados
- 131.865
- Commit exacto probado
- 982d5dd912f4
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
**Install:** Succeeded via `uv sync --extra cli` — 79 packages installed in ~3 minutes into a Pytho…
**Launch:** Succeeded — `python -m whisperjav.main --version` prints `WhisperJAV 1.9.3`, `--help` s…
**Tests:** 617 passed, 43 failed, 11 errors across the full non-slow/non-e2e suite. All failures ar…
1. **Version drift** — `test_acceptance_v1_8_7b0.py` asserts version `1.8.7b0` but the actual code …
2. **Restructured config** — `test_presets.py` references `asr_config.json` sections that were remo…
3. **Missing optional extras** — `PySubtrans` (translate extra, 10 tests) and `tkinter` (system pac…
**Fixed:** Updated two `silero` → `silero-v3.1` assertions in `test_legacy.py` that were failing on…
exec
/bin/sh -lc "echo \"ARGUSIC_RESULT:{\\\"install_succeeded\\\":true,\\\"launch_succeeded\\\":true,\\…
succeeded in 0ms:
tokens used
131,865Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se instaló en 3 minutos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Encontró 5 errores durante la instalación, 2 de ellos sin resolver.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 3 minutos después del clon.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
aitranslatehallucinationjapanesellmmodelscopeqwen3qwen3-asrspeech-to-textspeechenhancementsubtitlingten-vadwhisperzipformer
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/whisperjav)Preguntas
- ¿Funciona WhisperJAV?
- Sí. WhisperJAV funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 3 minutos, con 5 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic WhisperJAV?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 982d5dd912f4. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar WhisperJAV?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,07 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda WhisperJAV en instalarse?
- 3 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita WhisperJAV una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar WhisperJAV?
- En la ejecución registrada fallaron 5 cosas, y 3 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Dónde está la evidencia de WhisperJAV?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.