Buzz离线语音转文字教程不联网的本地转录完整指南【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 是一款离线语音转文字工具完全在你的电脑上运行音频文件不会离开你的设备。它的核心是 Whisper 语音识别模型既能转写也能翻译还能区分不同说话人。如果你的工作经常要处理会议录音、采访或讲座又不想把音频上传到云端服务它会是很合适的选择。下面按实际使用流程从安装一路讲到导出字幕。主界面任务列表显示每个文件的模型、语言与进度双击任意一行打开转录查看器把采访录音变成文字稿从拖拽到导出你想把昨天的采访录音整理成可编辑的文字稿。把音频文件拖进 Buzz它会出现在任务列表里。选好语言再挑一个模型采访这类内容建议用 medium 级别的模型准确率更稳。如果受访者总提到某些专有名词或术语把它们填进初始提示这些词的识别率会明显提升。点击运行进度实时更新。完成后双击任务打开转录查看器每句文字都能定位到对应音频点哪句听哪句方便核对。导出为 TXT就是一份可以编辑的文字稿底本。多人对话还能用内置的说话人识别给每段话标上说话人文字稿不会混在一起。讲座音频怎么导出成 SRT 字幕对做视频的人来说最实用的是字幕导出。流程一样导入视频文件Buzz 会自动提取音频再转录。关键在于后处理任务里开启词级时间戳转录结果就会带上逐词时间然后在转录查看器里用调整工具把过短的字幕行合并、把长句按标点拆开让每条字幕长度合适。最后导出 SRT 或 VTT可以直接拖进剪辑软件。转录查看器左侧文字、右侧对应音频调整任何一行时间都会同步到音频让会议录音自动转录如果每次会议都留下录音文件就不必每次手动拖进来。在偏好设置里启用文件夹监视输入文件夹指向录音存放的目录之后目录里每出现一个新的音频文件Buzz 都会自动转录文本结果保存到你指定的位置。第二天打开 Buzz纪要已经在那里了。实时场景可以用录音转录功能会前启动它话音落下的同时文字就生成。其中“追加并校正”模式会回头修正前面句子的错误效果更干净但对机器要求高一些建议配置较好的电脑再开。 Windows、macOS 和 Linux 上安装 Buzz三个平台都有现成的安装方式。Windows 下载安装包按提示走即可因为程序未签名系统会弹提示点“更多信息”后仍要运行。macOS 下载 .dmg 拖进应用程序文件夹Apple Silicon 芯片可直接满速使用。Linux 可以用下面任一方式flatpak install flathub io.github.chidiwilliams.Buzz sudo snap install buzz习惯命令行的开发者也可以pip install buzz-captions再用python -m buzz启动前提是先装好 ffmpeg。⚙️ 模型怎么选还有哪些进阶设置模型大小决定速度和准确率的取舍tiny 快但糙large 准但慢日常用 medium 或 small 比较均衡。偏好设置的“模型”页面可以下载任意尺寸、删除用不上的、设默认模型Whisper.cpp 还支持量化版本来省内存。模型页面管理各个 Whisper 模型按需下载和删除硬件方面Nvidia 显卡有 CUDA 加速Apple Silicon 原生支持其余多数显卡含核显走 Whisper.cpp 的 Vulkan 也能跑起来。想在脚本里批量转写可以看看 官方 CLI 文档一条命令就能出文件buzz add -s small -l en --srt --vtt ./interview.mp3下次收到音频文件时直接丢进 Buzz 试试本地转录几分钟搞定文件全程不出电脑。【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