ヘルプ

アイデアを録音する

1. マイクをタップして話します。設定で「すぐに録音」をオンにすると、App を開いた時点で録音が始まります。
2. iPhone が認識した内容がリアルタイムで表示されます。
3. 最後に停止をタップします。Murmel がメモにします。
4. すぐに次のアイデアを話したいときは、停止の代わりに「預ける」をタップします。録音はリストで仕上がります。

メモを確認して保存する

1. 停止すると、Murmel がタイトル、カテゴリ、期限、タグ付きのメモを表示します。
2. 問題なければ「保存」をタップします。
3. 直したいときは「編集」をタップして項目を変更します。
4. Murmel が語を聞き間違えた場合は、メモの文字起こしで修正します。そこからタイトルとメモを作り直せます。

タグで整理する

1. メモのタグ欄に新しいタグを入力し、「追加」を選びます。
2. 「設定」>「タグ」にすべてのタグが表示されます。Murmel は、その語を含む過去のメモにタグを付けることを提案します。
3. リストのフィルタで、タグとカテゴリで絞り込みます。

Apple Watch から録音する

1. コンプリケーションまたはコントロールセンターのボタンから、ウォッチで Murmel を開きます。
2. 話して停止します。録音は iPhone に送られ、そこでメモになります。
3. iPhone が範囲外のときは、録音はウォッチで待機します。「転送」で待機中のものを確認でき、「今すぐ送信」で送信を促せます。

Apple のリマインダーと同期（Pro）

1. 「設定」の「メモ」で「リマインダーに保存」をオンにし、アクセスを許可します。
2. Murmel はカテゴリごとにリストを作成します：「Murmel タスク」「Murmel リマインダー」「Murmel アイデア」。
3. チェックマークは Murmel とリマインダーの双方向に反映されます。

自分のサーバを設定する（Pro）

Murmel Pro では、iPhone の代わりに自分の Whisper サーバが文字起こしします。スイスドイツ語などの方言では特に効果があります。Murmel は、文字起こし用の OpenAI API を提供するサーバならどれとでも連携できます。たとえば speaches とモデル faster-whisper-large-v3-turbo です。録音はこのサーバにだけ、Murmel で選んだ言語と一緒に送られます。

1. Docker が動くコンピュータで、下のような compose.yaml ファイルを作成します。その隣に、API_KEY= の行と長いランダムな値を書いた .env ファイルを置きます。値はたとえば「openssl rand -hex 32」で作れます。
2. 「docker compose up -d」で起動します。モデルを一度読み込みます：curl -X POST -H "Authorization: Bearer あなたのAPI_KEY" http://localhost:8000/v1/models/deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2
3. Murmel で「設定」>「自分のサーバ」を開き、「サーバを追加」をタップします。名前、アドレス、トークンとして API_KEY の値を入力し、モデルを選んで保存します。
4. 「設定」>「録音」>「文字起こし」でサーバを選びます。
5. 自宅のネットワークでは、コンピュータの LAN アドレスを入力します。たとえば http://192.168.1.20:8000 です。外出先からもサーバに接続するには https のアドレスが必要です。たとえば Cloudflare Tunnel やリバースプロキシを使います。その場合、Murmel にはたとえば https://whisper.example.com と入力します。
6. コンピュータには、AVX2 対応の4コアと 8 GB のメモリが必要です。Murmel でトークンが拒否される場合は、API_KEY と App のトークンが一致していません。Murmel にモデルが表示されない場合は、モデルがまだサーバに読み込まれていません。

services:
  speaches:
    image: ghcr.io/speaches-ai/speaches:latest-cpu
    restart: unless-stopped
    environment:
      API_KEY: ${API_KEY}
      WHISPER__TTL: "-1"
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - hf-hub-cache:/home/ubuntu/.cache/huggingface/hub
volumes:
  hf-hub-cache: