英語の原文: https://argusic.com/subject/whisperjav

WhisperJAV

ASR/STT 字幕ジェネレーター。Qwen3-ASR、ローカル LLM、Whisper、TEN-VAD を使用。JAV 向けのノイズ耐性。

動作するソース: GitHubホームページPythonMITコミット 982d5dd912f4

Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: aitranslate、hallucination、japanese、llm、modelscope、qwen3、qwen3 asr、speech to text.

WhisperJAV は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 3 分でインストールし、5 件のエラーに遭遇し、セッション全体が記録されました。

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).

クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 92 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
動作する
Argusic スコア
92 / 100
検証した実行のコスト
0.07 USD (実測)
記録された実行
1
最終テスト
スター
2,424
フォーク
204
未解決の Issue
70
ウォッチャー
9
サイズ
45 MB
作成日
最終プッシュ

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。

WhisperJAV のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成)
各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

  • test_legacy.py: stale VAD version assertions (silero -> silero-v3.1)0.3 分
  • 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
インストール時間
3 分
クリーンなマシンから完了まで
11 分
遭遇したエラーと修正したエラー
5 件に遭遇、3 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
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.
使用したモデルのトークン
131,865
テストした正確なコミット
982d5dd912f4
コンテナイメージ
sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク
CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い
各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

**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
131,865

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

  • クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
  • 3 分でインストールできました。
  • GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
  • ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。

うまくいかなかった点、または不明な点

  • セットアップ中に 5 件のエラーに遭遇しました。そのうち 2 件は解決されていません。
  • これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。

適している用途

  • ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
  • 手早く評価したい場合: クローンから 3 分後には動作していました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

  • meetily テスト済み、未検証 · Rust · 共通のトピック 3 件
  • opentypeless テスト済み、未検証 · Rust · 共通のトピック 3 件
  • whisper.cpp 動作を検証済み · C++ · 共通のトピック 2 件
  • whisperX 動作を検証済み · Python · 共通のトピック 2 件
  • openwhispr 動作を検証済み · JavaScript · 共通のトピック 2 件
  • FunClip 動作を検証済み · Python · 共通のトピック 2 件

実行履歴

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner1/3動作した92.000.07

トピック (出典: GitHub)

aitranslatehallucinationjapanesellmmodelscopeqwen3qwen3-asrspeech-to-textspeechenhancementsubtitlingten-vadwhisperzipformer

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/WhisperJAV.svg)](https://argusic.com/subject/whisperjav)

質問

WhisperJAV は動作しますか?
はい。WhisperJAV は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 3 分でインストールして起動し、途中で 5 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は WhisperJAV をどのようにテストしましたか?
新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 982d5dd912f4 に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
WhisperJAV のテストにはいくらかかりましたか?
この判定を出した実行のコストは 0.07 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
WhisperJAV のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 3 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
WhisperJAV には GPU が必要ですか?
起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
WhisperJAV のインストールでは何がうまくいきませんか?
記録された実行では 5 件の問題が発生しました。そのうち 3 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
WhisperJAV の証拠はどこにありますか?
記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

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