Buzz 离线音频转录完整指南本地免费 Whisper 语音转文字工具【免费下载链接】buzzBuzz transcribes and translates audio offline on your personal computer. Powered by OpenAIs Whisper.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/buz/buzzBuzz 是一款基于 OpenAI Whisper 的开源桌面应用MIT 许可在你自己的电脑上完成音频转写与翻译全程不联网、不上传音频。它支持近百种语言识别、TXT/SRT/VTT 字幕导出、实时录音和多后端加速适合需要整理会议记录、制作视频字幕、处理敏感内容的用户。从安装到第一条转写结果先选一种安装方式macOS下载.dmg安装包要求 Apple 芯片Intel Mac 最后支持版本为 1.4.5Windows下载安装包后若弹出安全提示选择更多信息→仍要运行即可安装包未签名属正常现象Linuxflatpak install flathub io.github.chidiwilliams.Buzz源码或 PyPI 环境先装好 ffmpeg使用 Python 3.12然后pip install buzz-captions python -m buzz首次转写只需三步按Ctrl/CmdO或点工具栏的导入音频、视频文件Buzz 会自动抽取音轨无需先转格式在任务行选择任务类型转写或翻译、指定语言、挑选模型点击运行状态变为Completed后双击该行打开结果验证结果时在转录查看器里点击任意一条文字播放器会跳到对应音频位置如果口型和文字对得上说明时间戳正常。也可以直接导出 SRT 丢进剪辑软件确认。用 Buzz 解决的四类任务任务输入处理要点输出视频字幕制作视频文件选转写任务按机器性能挑 small 或 medium 模型可直接导入剪辑软件的 SRT/VTT 文件会议现场记录麦克风实时音频录音时开启演示窗口方便投屏查看带时间戳的文字记录可补说话人标注外语内容转英文外语录音任务选翻译已知源语言时手动指定英文文本便于归档和检索批量流水线监视文件夹中的新文件目录里放入新文件即自动排队转写一批转录结果集中输出给视频做字幕导入视频后选转写任务语言选中文模型在 small 和 medium 之间按显卡/内存情况定运行完成后打开查看器核对时间戳再导出 SRT 或 VTT。整条链路不需要手动转码音轨由 Buzz 自动抽取。会议实时记录切到实时录音模式选好麦克风开始录音文字会在下方面板边说边出。录音过程中可以打开演示窗口把实时字幕投到大屏上。结束后如果有多人发言可对结果做说话人识别把发言人分开标注。批量自动化在偏好里配置监视文件夹后只要往目录里丢文件Buzz 就自动建任务并依次转写适合边录边丢、事后统一出稿的流程。普通用户、进阶用户、开发者的不同入口普通用户只需要图形界面导入、选参数、点运行其余交给默认值。官方建议始终手动选择语言自动检测在混杂语音下容易跑偏详见 docs/docs/usage/1_file_import.md。进阶用户的主战场是模型设置Help → Preferences → Models模型缓存位置Linux 在~/.cache/BuzzmacOS 在~/Library/Caches/BuzzWindows 在%USERPROFILE%\AppData\Local\Buzz\Buzz\Cache后端选择Whisper原版准但慢、吃内存、Faster WhisperNvidia 显卡显存 ≥6GB 时首选、Whisper.cpp吃不到 Nvidia 卡或 Mac 上的最佳选择支持 Vulkan 和纯 CPU、Hugging Face可加载社区定制模型想完全断网使用在有网机器上下载好模型再整体拷贝到离线机的相同缓存路径项目里也提供了 scripts/download-models.py 用来准备离线模型包开发者与自动化使用者走 CLI 入口一条命令指定后端、模型、语言和输出格式还能--hide-gui隐藏主窗口方便写进脚本或 CIbuzz add --model-type whispercpp --model-size small --srt --vtt presentation.mp4多文件可以一次传入会按顺序逐个处理完整的参数列表在 docs/docs/cli.md 里包括--extract-speech转写前先抽取人声、--word-timestamps词级时间戳等。让转写更快、更准的调优思路选对模型和后端是提速的第一优先级。tiny/base 跑得快但错字多large 准但慢Turbo 在速度和精度之间取平衡。如果你的机器有 Nvidia 显卡且显存够用 Faster Whisper没有独显或用的是 Mac优先 Whisper.cpp它在一台普通笔记本上也能做到接近实时的转写。现象可能原因处理建议转写耗时明显偏长模型对硬件过大或后端没走上 GPU换 tiny/base 或 Turbo 模型改用 Whisper.cpp 并确认 GPU 加速生效专有名词、术语被识别错模型缺少上下文线索在高级设置里填初始提示initial prompt写入常用词已知语言时手动指定而非自动检测PyPI 安装版 GPU 不生效装到了 CPU 版 torchWindows 上按 README.md 的说明改装带 CUDA 的 torch 及对应运行库录音报麦克风错误如 PaErrorCode-9999系统权限拦截了麦克风访问到系统隐私设置中给 Buzz 开麦克风权限必要时临时关闭杀毒软件测试启动即崩溃模型下载不完整或损坏在模型设置里删除已下载文件重新下载仍不行则通过关于 Buzz查看日志反馈问题字幕对不齐时用段落调整打开查看器里的 resize 功能可以逐段微调片段的起止时间让文字与音频重新对齐如果开启了词级时间戳也能用配套的自动时长均衡插件把过长的字幕行拆好。源码结构和扩展入口想继续深入时只看这几个位置就够buzz/transcriber/各后端实现Whisper、Whisper.cpp、Faster Whisper、OpenAI API 各占一个文件接入新后端从这里下手buzz/plugins/插件系统内置 AI 摘要、DOCX 导出、跳过已转写内容、自动调整字幕时长等新增插件可参考目录下的 AGENTS.mddocs/docs/安装、使用、偏好、FAQ 等文档docs/docs/faq.md 覆盖了模型选择、GPU 加速、离线使用等高频问题docs/docs/cli.md命令行全部参数与示例如果你手头正好有一批录音要处理建议先用 flatpak 或 PyPI 方式装好 Buzz拿一段短音频跑通导入—运行—导出确认输出质量后再按自己机器的性能调整模型与后端。【免费下载链接】buzzBuzz transcribes and translates audio offline on your personal computer. Powered by OpenAIs Whisper.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/buz/buzz创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
Buzz 离线音频转录完整指南：本地免费 Whisper 语音转文字工具
Buzz 离线音频转录完整指南本地免费 Whisper 语音转文字工具【免费下载链接】buzzBuzz transcribes and translates audio offline on your personal computer. Powered by OpenAIs Whisper.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/buz/buzzBuzz 是一款基于 OpenAI Whisper 的开源桌面应用MIT 许可在你自己的电脑上完成音频转写与翻译全程不联网、不上传音频。它支持近百种语言识别、TXT/SRT/VTT 字幕导出、实时录音和多后端加速适合需要整理会议记录、制作视频字幕、处理敏感内容的用户。从安装到第一条转写结果先选一种安装方式macOS下载.dmg安装包要求 Apple 芯片Intel Mac 最后支持版本为 1.4.5Windows下载安装包后若弹出安全提示选择更多信息→仍要运行即可安装包未签名属正常现象Linuxflatpak install flathub io.github.chidiwilliams.Buzz源码或 PyPI 环境先装好 ffmpeg使用 Python 3.12然后pip install buzz-captions python -m buzz首次转写只需三步按Ctrl/CmdO或点工具栏的导入音频、视频文件Buzz 会自动抽取音轨无需先转格式在任务行选择任务类型转写或翻译、指定语言、挑选模型点击运行状态变为Completed后双击该行打开结果验证结果时在转录查看器里点击任意一条文字播放器会跳到对应音频位置如果口型和文字对得上说明时间戳正常。也可以直接导出 SRT 丢进剪辑软件确认。用 Buzz 解决的四类任务任务输入处理要点输出视频字幕制作视频文件选转写任务按机器性能挑 small 或 medium 模型可直接导入剪辑软件的 SRT/VTT 文件会议现场记录麦克风实时音频录音时开启演示窗口方便投屏查看带时间戳的文字记录可补说话人标注外语内容转英文外语录音任务选翻译已知源语言时手动指定英文文本便于归档和检索批量流水线监视文件夹中的新文件目录里放入新文件即自动排队转写一批转录结果集中输出给视频做字幕导入视频后选转写任务语言选中文模型在 small 和 medium 之间按显卡/内存情况定运行完成后打开查看器核对时间戳再导出 SRT 或 VTT。整条链路不需要手动转码音轨由 Buzz 自动抽取。会议实时记录切到实时录音模式选好麦克风开始录音文字会在下方面板边说边出。录音过程中可以打开演示窗口把实时字幕投到大屏上。结束后如果有多人发言可对结果做说话人识别把发言人分开标注。批量自动化在偏好里配置监视文件夹后只要往目录里丢文件Buzz 就自动建任务并依次转写适合边录边丢、事后统一出稿的流程。普通用户、进阶用户、开发者的不同入口普通用户只需要图形界面导入、选参数、点运行其余交给默认值。官方建议始终手动选择语言自动检测在混杂语音下容易跑偏详见 docs/docs/usage/1_file_import.md。进阶用户的主战场是模型设置Help → Preferences → Models模型缓存位置Linux 在~/.cache/BuzzmacOS 在~/Library/Caches/BuzzWindows 在%USERPROFILE%\AppData\Local\Buzz\Buzz\Cache后端选择Whisper原版准但慢、吃内存、Faster WhisperNvidia 显卡显存 ≥6GB 时首选、Whisper.cpp吃不到 Nvidia 卡或 Mac 上的最佳选择支持 Vulkan 和纯 CPU、Hugging Face可加载社区定制模型想完全断网使用在有网机器上下载好模型再整体拷贝到离线机的相同缓存路径项目里也提供了 scripts/download-models.py 用来准备离线模型包开发者与自动化使用者走 CLI 入口一条命令指定后端、模型、语言和输出格式还能--hide-gui隐藏主窗口方便写进脚本或 CIbuzz add --model-type whispercpp --model-size small --srt --vtt presentation.mp4多文件可以一次传入会按顺序逐个处理完整的参数列表在 docs/docs/cli.md 里包括--extract-speech转写前先抽取人声、--word-timestamps词级时间戳等。让转写更快、更准的调优思路选对模型和后端是提速的第一优先级。tiny/base 跑得快但错字多large 准但慢Turbo 在速度和精度之间取平衡。如果你的机器有 Nvidia 显卡且显存够用 Faster Whisper没有独显或用的是 Mac优先 Whisper.cpp它在一台普通笔记本上也能做到接近实时的转写。现象可能原因处理建议转写耗时明显偏长模型对硬件过大或后端没走上 GPU换 tiny/base 或 Turbo 模型改用 Whisper.cpp 并确认 GPU 加速生效专有名词、术语被识别错模型缺少上下文线索在高级设置里填初始提示initial prompt写入常用词已知语言时手动指定而非自动检测PyPI 安装版 GPU 不生效装到了 CPU 版 torchWindows 上按 README.md 的说明改装带 CUDA 的 torch 及对应运行库录音报麦克风错误如 PaErrorCode-9999系统权限拦截了麦克风访问到系统隐私设置中给 Buzz 开麦克风权限必要时临时关闭杀毒软件测试启动即崩溃模型下载不完整或损坏在模型设置里删除已下载文件重新下载仍不行则通过关于 Buzz查看日志反馈问题字幕对不齐时用段落调整打开查看器里的 resize 功能可以逐段微调片段的起止时间让文字与音频重新对齐如果开启了词级时间戳也能用配套的自动时长均衡插件把过长的字幕行拆好。源码结构和扩展入口想继续深入时只看这几个位置就够buzz/transcriber/各后端实现Whisper、Whisper.cpp、Faster Whisper、OpenAI API 各占一个文件接入新后端从这里下手buzz/plugins/插件系统内置 AI 摘要、DOCX 导出、跳过已转写内容、自动调整字幕时长等新增插件可参考目录下的 AGENTS.mddocs/docs/安装、使用、偏好、FAQ 等文档docs/docs/faq.md 覆盖了模型选择、GPU 加速、离线使用等高频问题docs/docs/cli.md命令行全部参数与示例如果你手头正好有一批录音要处理建议先用 flatpak 或 PyPI 方式装好 Buzz拿一段短音频跑通导入—运行—导出确认输出质量后再按自己机器的性能调整模型与后端。【免费下载链接】buzzBuzz transcribes and translates audio offline on your personal computer. Powered by OpenAIs Whisper.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/buz/buzz创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
