Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-27 15:23 UTC

Uberi / speech_recognition

Speech recognition module for Python, supporting several engines and APIs, online and offline.

PythonBSD-3-Clause★ 8987 estrellas⑂ 2416 forksdesde abr 2014Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaHerramienta de línea de comandoscómo se determina

Uberi/speech_recognition tiene un índice de salud de 86 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Community & Adoption (89/100) y la más baja, Security (56/100). Se actualizó por última vez hace 27 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

86
global / 100
Excelente

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

86
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 72 se calibra a 86 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Anthony ZhangCuenta personal
872 seguidores117 repositorios públicosdesde oct 2010Hypotenuse Labs

Este repositorio pertenece a una cuenta personal. Un proyecto con un único propietario conlleva más riesgo de continuidad que uno respaldado por una organización.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPISpeechRecognition3.17.09.210.36674hace 71 díasspeechrecognitionvoicesphinxgooglewitapihoundifyibmsnowboy

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

81Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de pushúltimo push hace 27 días
11.1/36Cadencia de commits16/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits136 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained15 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year136
human_commit_share1
days_since_last_push27
active_weeks_last_year16
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones45 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 71 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~44,5 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count45
latest_release_tag3.17.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release71
mean_days_between_releases44,5
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

89Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas8987 estrellas
25/25Forks2416 forks
13.4/15Observadores263 observadores
Datos de entrada utilizados
forks2416
stars8987
watchers263
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (BSD-3-Clause)
18/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges7
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesshields.io, travis-ci.org
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales9.210.366 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesSpeechRecognition
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads9.210.366
unverified_packages_excluded
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

63Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
10/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 56% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes53 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled53
top_contributor_share0,557
Cómo se puntúa
24.2/42Resolución de issues58% de issues cerradas
20.7/30Aceptación de PR154/223 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 0/14 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs154
open_issues271
closed_issues368
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d3
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,576
closed_unmerged_prs69
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedadcuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificadono aplicable a cuentas de usuario
21.1/25Alcance del propietario872 seguidores de Uberi
25/25Trayectoria117 repos públicos, cuenta de ~15 años
Datos de entrada utilizados
followers872
owner_typeUser
is_verified
owner_loginUberi
public_repos117
account_age_days5797
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 71 días
20/20Historial de versiones74 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesSpeechRecognition
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish71

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

71Bueno · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI6 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://pypi.python.org/pypi/SpeechRecognition/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics4 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspython, audio, speech-recognition, speech-to-text
has_wiki
homepagehttps://pypi.python.org/pypi/SpeechRecognition/
docs_sitehttps://pypi.python.org/pypi/SpeechRecognition/
has_readme
has_docs_dirno
has_description

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

56Moderado · 16% del índice global
Cómo se puntúa
4.5/7.5Binary-Artifactsbinaries present in source code
0/7.5Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-ReviewFound 0/14 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
7.5/7.5Maintained15 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
1.5/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releasessin datos
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,5
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidosninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidosninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientesningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages4
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:SpeechRecognition@3.17.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 4 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

61Moderado · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentessin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://console.groq.com/llms.txt)
40/40Historial de commits legible84 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txt
llms_txt_urlhttps://console.groq.com/llms.txt
legible_history_share0,84
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandoMakefile
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
10/10Práctica demostrada con agentes6 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizadono se observan actualizaciones automáticas de dependencias
3/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs
agent_commit_share0,06
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
53.8/55Tamaños de archivo manejables1/45 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes71.054
source_files_sampled45
oversized_source_files1
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCPno aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutablesexamples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
has_mcp_signalno
api_schema_files
interfaces_expected_of
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto), Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

8987estrellas de GitHub
53contribuidores
136commits en los últimos 12 meses
27días desde el último push
45versiones publicadas
1factor bus
271issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 2416 ⇿
0Estrellas
2416Forks
22Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.

1000150020002500241692020-032023-062026-08
Mayor 0Menor 9Parche 13

Cada punto abarca 6 días.

OpenSSF Scorecard 4.5 / 10
4.5agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-27 15:22 UTC

6Binary-Artifactsbinaries present in source code
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/14 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained15 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
3Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 3
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPItyping-extensionspyproject.toml
PyPIstandard-aifcpyproject.toml
PyPIaudioop-ltspyproject.toml
Todas las dependencias 6

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 6 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIcohereindirecta
PyPIhttpxindirecta
PyPIlibrosaindirecta
PyPInumpyindirecta
PyPIpyaudioindirecta
PyPIsetuptoolsindirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:SpeechRecognition@3.17.0 arrastra 4 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

Comentarios

¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.

El mensaje se conserva durante el inicio de sesión.

Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.

Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadasPyPI.