Muesli-HQ/muesli

Muesli – macOS용 온디바이스 음성 인식

개요

• Apple Silicon(Apple Neural Engine)에서 음성 인식 파이프라인의 대부분을 로컬로 실행하는 네이티브 macOS 앱입니다. 선택적으로 클라우드 LLM 요약 기능과 에이전트 친화적인 CLI를 제공합니다.
• 앱에는 작은 명령줄 도구(muesli-cli)가 번들로 포함되어 있어 다른 프로그램이나 AI 에이전트가 녹음, 전사, 회의 메모를 조회할 수 있습니다.

주요 기능

기능	수행 작업
받아쓰기	핫키(또는 두 번 탭)를 누르고 말하면 커서 위치에 텍스트가 삽입됩니다. Neural Engine의 온디바이스 Parakeet 모델로 대기 시간 약 0.13초.
회의 전사	마이크와 시스템 오디오를 모두 녹음하고, VAD 기반 청크화, 화자 분리, 몇 초 만에 완성된 전사본을 얻습니다. 요약과 제목은 OpenAI, Anthropic(Claude), OpenRouter, ChatGPT 또는 로컬 Ollama 모델로 생성할 수 있습니다.
Quill	커서 위치에서 음성 기반 텍스트 재작성 또는 생성. 로컬 또는 호스팅 LLM에서 작동.
Computer-Use 플래너	실험적인 음성 제어 자동화. 온디바이스 Gemma 모델을 사용하여 로컬 작업(앱 열기, 입력, 클릭)을 실행.
라이브 캡션	Apple Speech, Nemotron 3.5, Parakeet Realtime 중 선택하여 회의 중 라이브 미리보기 캡션을 표시.
모델 관리	UI에서 직접 많은 온디바이스 ASR 모델(Parakeet, Whisper, SenseVoice, Bodhan, Gemma 등)을 다운로드, 삭제, 전환할 수 있습니다.
iCloud 동기화	텍스트, 메모, 메타데이터가 macOS와 iPhone 간에 동기화됩니다. 오디오는 기기를 떠나지 않습니다.
단축어 및 Siri	Spotlight, Siri 또는 키보드에서 트리거할 수 있는 6개의 사전 제작 단축어(받아쓰기 시작/중지, 회의 시작/중지, 마지막 받아쓰기/메모 가져오기).
에이전트용 CLI	muesli-cli를 사용하면 스크립트나 LLM 에이전트가 녹음 목록, 파일 전사, 회의 메모 가져오기/업데이트, JSON/Markdown 출력을 할 수 있습니다.
프라이버시 우선	기본적으로 모든 온디바이스 처리. 호스팅 서비스는 선택 사항이며 오디오만 스트리밍하고 저장하지 않습니다.

일반적인 워크플로

1. DMG 또는 Homebrew(brew install --cask muesli)로 설치합니다.
2. 첫 실행 시 기본 온디바이스 모델(Parakeet Unified 권장)을 선택합니다. 마법사가 마이크, 접근성, iCloud 권한을 확인합니다.
3. 설정된 핫키를 누르고 말한 후 놓으면 텍스트가 입력 위치에 나타납니다.
4. 회의의 경우 UI 또는 단축어에서 녹음을 시작합니다. 앱이 마이크 + 시스템 오디오를 캡처하고 화자를 분리하며 전사본을 생성합니다.
5. 선택적으로 요약을 클릭하여 선택한 LLM(OpenAI, Claude, Ollama 등)으로 회의 메모를 생성합니다.
6. iCloud를 통해 iPhone으로 메모를 동기화하거나 PDF/Markdown으로 내보냅니다.

대상 사용자

• 음성 데이터를 클라우드로 보내지 않고 빠르고 정확한 받아쓰기가 필요한 전문가.
• 녹음을 비공개로 유지하면서 자동 회의록을 원하는 팀.
• 신뢰할 수 있는 macOS 음성 인식 백엔드(번들 CLI 통해)가 필요한 AI 에이전트를 개발하는 개발자.

설치 및 빌드

• 사전 빌드된 DMG 또는 Homebrew cask로 쉬운 설치.
• 소스는 macOS 14.2+에서 Xcode 26.6(Swift 6.3)으로 빌드할 수 있습니다. 빌드 스크립트가 온디바이스 VQE 런타임과 앱 서명을 처리합니다.

제한 사항

• macOS 14.2+ 필요. 많은 고급 라이브 캡션 모델은 macOS 26+가 필요합니다.
• 온디바이스 모델은 크기가 크고(수백 MB~수 GB) 다운로드해야 합니다.
• "Computer Use" 플래너는 실험적이며 macOS 15+ 및 Gemma 모델에서만 작동합니다.

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모든 세부 사항은 저장소의 README에서 직접 가져왔습니다.