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Audio To Text in closed testing su Google Play

Con la versione 0.6.3 di Audio To Text (ex phone-whisper) è partita la fase di closed testing su Google Play. È il passaggio successivo dopo il rebrand e la rimozione delle funzionalità cloud raccontati nel post precedente.

Cos’è il closed testing

Google Play richiede una fase di test con un gruppo ristretto di utenti prima di poter aprire l’app al pubblico. È un passaggio utile anche a prescindere dall’obbligo: permette di verificare il funzionamento su dispositivi e versioni di Android diverse dalla mia, cosa che da solo non riesco a coprire.

L’app è visibile alla pagina Google Play di Audio To Text, ma per installarla in questa fase è necessario essere inseriti nella lista dei tester.

Come partecipare

Chi vuole provarla lo può fare iscrivendosi al gruppo dei tester su google group: https://groups.google.com/g/testers-community/ . Il gruppo è ad accesso libero e non manda nessuna mail. Non serve nessuna competenza particolare, solo un dispositivo Android e la disponibilità a segnalare eventuali problemi — crash, modelli che non si scaricano correttamente, traduzioni imprecise o altro.

Cosa trovare nell’app

La versione in test corrisponde a quella descritta nel post precedente: trascrizione locale con modelli sherpa-onnx, nessuna dipendenza cloud, interfaccia in italiano o inglese in base alla lingua del dispositivo.

Changelog

v0.6.3 (2026-08-27)

Da phone-whisper a Audio To Text: rebrand, local-only e UI più chiara

C’è stato un cambiamento importante: nasce Audio To Text

Ad aprile avevo raccontato la nascita di phone-whisper, l’app Android per trascrivere audio offline sul dispositivo usando sherpa-onnx (potete rileggere il post originale). Da allora il progetto è cresciuto, e con la versione 0.6.1 arriva un cambiamento che va oltre il semplice numero di release: l’app cambia nome e diventa Audio To Text.

Cosa cambia davvero

Il progetto nasceva già con un forte focus sulla privacy, ma manteneva un’integrazione opzionale con OpenAI per la trascrizione cloud e il post-processing del testo. Con la 0.6.0 questa parte è stata rimossa completamente: niente più chiamate cloud, niente API key da gestire, nessun dato che lascia il telefono. L’app oggi funziona esclusivamente con i modelli sherpa-onnx scaricati e installati in locale, il che significa anche una base di codice più semplice da mantenere — sono stati eliminati interi componenti come TranscriberClient, PostProcessor e WavWriter, insieme ai relativi test.

Questa scelta ha richiesto anche una riscrittura della privacy policy, per rimuovere ogni riferimento alla gestione delle chiavi API e alle modalità cloud che non esistono più.

Il rebrand: da phone-whisper a Audio To Text

Il nome phone-whisper aveva senso quando il progetto era ancora legato all’idea di Whisper e a un’integrazione cloud. Ora che l’app è diventata a tutti gli effetti uno strumento locale, ho deciso di rinominarla Audio To Text, un nome più diretto e descrittivo di quello che fa realmente. Il cambiamento non è solo estetico: il package dei sorgenti è stato spostato da com.kafkasl.phonewhisper a net.b0sh.audiotext, con la cronologia Git preservata grazie a un git mv mirato invece di una semplice riscrittura dei file.

Miglioramenti all’esperienza utente

Con la 0.6.0 e la 0.6.1 ho lavorato molto anche su come l’app comunica il proprio stato all’utente:

  • Durante l’installazione di un modello, ora viene mostrato il progresso di estrazione con numero di file completati e file corrente in lavorazione, così sai esattamente a che punto è il processo.
  • È stata aggiunta una sezione informativa sullo stato del modello nella schermata principale, per capire a colpo d’occhio se un modello è installato, pronto o ancora da scaricare.
  • Con la 0.6.1 arriva il supporto multilingua dell’interfaccia: l’app segue automaticamente la lingua del dispositivo tra inglese e italiano. Nome dell’app e nomi dei modelli restano invariati, per evitare ambiguità.

Perché questo cambiamento

L’obiettivo originale di phone-whisper era offrire una trascrizione privata e locale, ma la presenza di un’opzione cloud era in qualche modo in contrasto con quella filosofia. Rimuoverla non è stata solo una semplificazione tecnica: è stata anche una scelta di coerenza. Audio To Text è oggi un’app che fa una cosa sola, la fa completamente offline, e non ha bisogno di chiedere permessi di rete o gestire credenziali di terzi.

Changelog completo

v0.6.1 (2026-08-25)

  • Interfaccia multilingua: supporto inglese e italiano, in base alla lingua del dispositivo. Nome app e nomi modelli non tradotti.
  • Aggiornamento versione: 0.6.0 → 0.6.1 (versionCode 8).

v0.6.0 (2026-08-25)

  • Rimossa l’integrazione OpenAI: eliminate trascrizione cloud e post-processing. L’app supporta ora solo la trascrizione locale con modelli sherpa-onnx scaricati.
  • Rebrand: l’app è stata rinominata Audio To Text, package spostato in net.b0sh.audiotext.
  • Aggiornamento versione: 0.5.0 → 0.6.0 (versionCode 7).

Link utili

Audio To Text resta un progetto piccolo, ma ora è coerente al 100% con la sua promessa iniziale: nessun dato lascia il tuo telefono, mai.

Phone-whisper: trascrizione audio offline su Android con sherpa-onnx

Se hai mai avuto bisogno di trascrivere una nota vocale, un’intervista o un audio WhatsApp direttamente sul tuo smartphone — senza mandare nulla in cloud, senza abbonamenti, senza privacy violata — allora questo progetto fa per te.

phone-whisper è un’app Android open source che ho sviluppato a partire da un fork di un progetto esistente, riprogettandola per fare una cosa sola ma fatta bene: trascrivere file audio condivisi direttamente sul dispositivo, in modo completamente locale.

Da dove nasce il progetto

Il punto di partenza è stato un progetto open source che sfruttava il riconoscimento vocale via microfono. L’idea di base mi piaceva, ma quello che mi serviva era diverso: volevo poter condividere un file audio da qualsiasi app — WhatsApp, Files, un registratore vocale — e ottenere la trascrizione in pochi secondi, tutto offline.

Ho quindi forkato il progetto e ho iniziato ad adattarlo, usando strumenti di intelligenza artificiale come Gemini CLI e Qwen Code per accelerare il refactoring e la riscrittura delle funzionalità principali. L’AI è stata preziosa per navigare una codebase che non conoscevo a fondo e per generare rapidamente le modifiche necessarie all’integrazione con il sistema di condivisione di Android.

Il debugging: quando la trascrizione locale non funzionava

Qui le cose si sono fatte interessanti. Il sistema di trascrizione locale del progetto originale non funzionava in modo affidabile — o meglio, non funzionava affatto nel mio caso. Dopo varie sessioni di debug, ho capito che la soluzione più stabile era integrare direttamente sherpa-onnx, una libreria di inferenza vocale offline estremamente performante, sviluppata dal team k2-fsa.

Il problema? Non potevo semplicemente aggiungere la dipendenza tramite Gradle come si farebbe normalmente. Ho dovuto includere la libreria direttamente come file .aar all’interno del progetto, per garantire compatibilità e controllo sulla versione esatta utilizzata.

E proprio le versioni sono state un altro grattacapo: l’ultima release di sherpa-onnx al momento dello sviluppo (la v1.12.39) aveva un’interfaccia pubblica diversa rispetto a quella pensata per il progetto originale. Questo ha richiesto ulteriori modifiche ai metodi di comunicazione tra i componenti, ma alla fine tutto ha trovato il suo posto.

Come funziona oggi

La release 0.4.4 è stabile e funzionante. Il flusso d’uso è semplice:

  1. Condividi un file audio da qualsiasi app verso phone-whisper
  2. L’app avvia la trascrizione in locale, senza connessione internet
  3. Ottieni il testo trascritto direttamente sul dispositivo

Per ottenere i migliori risultati con audio in italiano, consiglio di utilizzare il modello Parakeet 0.6B: offre un ottimo equilibrio tra qualità della trascrizione e dimensioni del modello.

Una cosa importante sull’installazione del modello

Il primo avvio richiede il download e l’installazione del modello linguistico, che può richiedere qualche minuto. Non interrompere il processo: farlo potrebbe corrompere l’installazione e rendere l’app non funzionante. Se dovesse succedere, è necessario cancellare i dati dell’applicazione dalle impostazioni di Android per poter ripetere l’installazione da capo.

phone-whisper nasce da un’esigenza reale, da un po’ di debugging ostinato e dall’aiuto — sempre più indispensabile — degli strumenti AI per muoversi velocemente in territorio inesplorato. È un progetto piccolo, ma funziona, è privato by design e gira interamente sul tuo telefono.

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