dsh-voice-ru
用于 DSH 语音输入的俄语语音识别：在 transcribe.cpp 上运行本地 NVIDIA Nemotron 3.5 ASR 0.6B (GGUF)，首次使用时下载模型和运行时。
插件会安装到这里；不确定时保持 web。
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:ripls56/dsh-voice-ru#468d8a0d0e743e182398ef0bf474a133013d4048Voice Ru 以 dsh-voice-ru 发布，当前版本为 0.2.2。Plugin Hub 会校验它的 manifest，并保存精确安装来源，便于复现安装结果。
点击下方 Badge 复制 Markdown，粘贴到 README 即可。
验证 package.json 声明的 GitHub 仓库，即可管理这个公开页面。认领后，Hub 会优先安排当前版本的安全扫描，并在通过后公开展示结果。
认领这个 Plugin →Русское распознавание речи для голосового ввода DeepSeek Harness (DSH).
Плагин добавляет в голосовой ввод второй локальный провайдер рядом со встроенным SenseVoice, который русский не понимает. Движок — NVIDIA Nemotron 3.5 ASR Streaming 0.6B (GGUF) на нативном рантайме transcribe.cpp. Всё считается локально, интернет нужен только для первой загрузки файлов.
English: local speech-to-text provider for DSH voice input, adding Russian (and 28 more locales) via NVIDIA Nemotron 3.5 ASR on transcribe.cpp. No native libraries and no model weights are stored in this repository — both are downloaded on first use and verified by sha256. The only binary files here are three tiny synthetic WAV fixtures used by the tests.
dsh plugin --profile <профиль> add github:ripls56/dsh-voice-ru
Первый запуск может упасть с ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS: koffi@2.16.3. DSH при этом
допишет в <профиль>/pnpm-workspace.yaml заготовку:
allowBuilds:
koffi: set this to true or false
Поставьте koffi: false и повторите команду. Скрипт сборки koffi не нужен — пакет
несёт готовые бинарники, require('koffi') работает и без него (проверено на чистом
профиле). Значение true ставить не надо: в этом окружении сборка cnoke падает.
Затем добавьте бандл в <профиль>/package.json — команда dsh plugin add ставит
только зависимость, строку в списке бандлов не создаёт:
"dsh": { "profile": { "bundles": ["...", "dsh-voice-ru"] } }
Перезапустите DSH. Проверка состава без запуска приложения:
dsh <профиль> --dump-config | findstr voice-ru — должно вывести - id: voice-ru.
Settings → Plugins → установка бандла, спецификация github:ripls56/dsh-voice-ru.
Менеджер сам зарегистрирует бандл; если спросит про build-скрипт koffi — сборка
ему не нужна, можно не разрешать. После установки перезапустите DSH.
git clone https://github.com/ripls56/dsh-voice-ru
cd dsh-voice-ru
npm install # или: npm install --omit=dev
Затем добавьте плагин в профиль DSH (%USERPROFILE%\.dsh\profiles\<профиль>\package.json
или ~/.dsh/profiles/<профиль>/package.json):
{
"dependencies": { "dsh-voice-ru": "link:C:/path/to/dsh-voice-ru" },
"dsh": { "profile": { "bundles": ["...", "dsh-voice-ru"] } }
}
и перезапустите DSH. Строку - id: voice-ru добавлять не нужно: плагин несёт свой
cordis.patch.yml и сам вставляет себя в композицию.
После любого варианта: Settings → Voice input → провайдер Nemotron 3.5 ASR 0.6B (Q8_0 GGUF), язык Авто.
При первом prepare() (кнопка подготовки в Settings → Voice input или первая запись)
плагин сам скачивает и проверяет по sha256:
| Что | Откуда | Размер |
|---|---|---|
| Рантайм transcribe.cpp v0.3.1 под вашу платформу | GitHub release | 1.8–21 МБ |
Модель nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b-Q8_0.gguf | Hugging Face | 751 МБ |
Кэш: %LOCALAPPDATA%\dsh-voice-ru (Windows) или ~/.local/share/dsh-voice-ru.
Частично скачанный файл публикуется только после проверки хеша, поэтому обрыв
сети не портит кэш. Прогресс виден в Settings → Voice input.
В списке языков есть Авто и русский:
Замеры на синтезированной речи (npm run test:lang, файлы test/*sample.wav):
| Произнесено | ru | auto |
|---|---|---|
| «Запушь изменения в main branch и открой pull request» | Запуш изменения и открой пул рек. Потом запусти тесты | Запуш изменения main branch и открой Pull Request Потом запусти тесты |
| «Открой файл config.json и сделай git push в ветку main» | Открой файл конфигсон и сделай гит Пуш ветку main | Открой файл, конфигсон и сделай git push в ветку main |
| чистый русский, 8.6 с | корректно, с пунктуацией | тот же корректный текст |
Поэтому по умолчанию ставится Авто. Слитно произнесённые составные термины
вроде «config.json» авторежим иногда всё ещё отдаёт кириллицей: у модели нет
VOCABULARY / CONTEXT_PROMPT (проверяется npm run test:features), подсказать
ей список терминов нельзя.
клиент voice-input (WAV 16 кГц моно PCM16)
│ speech/transcribe
▼
speechToText (DSH) ──► провайдер nemotron-local (этот плагин)
│ subprocess + bearer-токен
▼
lib/worker.js: koffi → transcribe_run → текст
lib/index.js — регистрация провайдера, состояния подготовки, скачивание
рантайма и модели с проверкой sha256, очередь запросов, выгрузка воркера после
5 минут простоя.lib/runtime.js — таблица платформенных рантаймов (URL + sha256), распаковка
.tar.gz без внешних зависимостей, поиск библиотеки.lib/download.js — атомарная загрузка с проверкой размера и хеша.lib/worker.js — процесс-воркер: FFI через koffi, HTTP /transcribe?language=….lib/locales.js — короткие коды (ru) → локали модели (ru-RU).Скорость на RTX 3060 (Vulkan): ~0.5 с на 8.6 с аудио (RTF x15–18); на CPU ~1.3 с (RTF x6). Модель держится в памяти между записями.
npm install # нужен koffi
npm run test # провайдер целиком на mock-контексте DSH
npm run test:fresh # «чистая установка»: пустой кэш, скачивание рантайма, транскрипция
npm run test:ffi # сырой FFI: koffi → библиотека → модель
npm run test:lang # сравнение языковых подсказок на смешанной речи
npm run test:features # какие фичи модели поддержаны
test:fresh проверяет ровно тот путь, который проходит новый пользователь: рантайм
скачивается по-настоящему, модель берётся из кэша (--download-model заставляет
скачать и её, 751 МБ).
Аудиофикстуры в test/*.wav — синтетическая речь (Windows SAPI, голоса Irina и
David), собранная для проверки русского, английского и смешанного текста. Ничего
личного в них нет; test/join-wav.mjs склеивает такие файлы из кусков.
Ключи в записи плагина:
| Ключ | По умолчанию | Назначение |
|---|---|---|
providerId | nemotron-local | id провайдера в DSH |
dataRoot | %LOCALAPPDATA%\dsh-voice-ru | кэш рантайма и модели |
runtimeDir | — | готовый каталог transcribe.cpp вместо загрузки |
modelPath | — | готовый файл модели вместо загрузки |
backend | auto | auto/cpu/vulkan/cuda/cpu_accel |
threads | 0 | потоки CPU (0 — выбор библиотеки) |
idleTimeoutMs | 300000 | простой до выгрузки воркера |
inferenceTimeoutMs | 120000 | таймаут одной транскрипции |