Buzz离线音频转录工具5分钟免费转录你的音频【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 是一款免费的离线音频转录与翻译工具它跑在你自己的电脑上所有识别工作由本地的 Whisper 模型OpenAI 开源的语音识别模型完成音频文件不会离开你的设备。如果你经常整理会议录音、采访素材或者不想把敏感音频交给云端服务它解决的就是这件事。Buzz 支持转录音视频文件和 YouTube 链接也能对着麦克风实时转写结果可导出 TXT、SRT、VTT 三种格式。Buzz 主界面导入的文件以任务列表呈现每行显示进度与状态双击打开结果查看器安装 Buzz 并跑通第一次转录按系统选一种安装方式即可Windows / macOS从官方发布页SourceForge下载安装包.exe / .dmg按提示安装。Windows 上应用未签名会弹警告点更多信息 → 仍要运行即可。Linux一条命令装好flatpak install flathub io.github.chidiwilliams.Buzz也可用sudo snap install buzz。开发者通过 PyPI 安装pip install buzz-captions然后运行python -m buzz。需要 Python 3.12并提前装好 ffmpeg。装完后的第一次转录路径点左上角→ 选一个音视频文件 → 选任务转录 / 翻译成英语、语言、模型 → 点运行。状态变成 Completed 后双击该行打开查看器。偏好设置里的模型页可下载和删除 Whisper 模型新手建议先从 base 或 small 开始实时录音转写边说边出字的 3 种模式Buzz 直接对麦克风录音并持续产出文字草稿适合会议、演讲、采访。选好转写任务、语言、模型和麦克风点录音就开始。偏好设置里可以切换三种录音模式追加在下方 / 追加在上方新句子加在末尾或顶部中间空一行现场展示最直观。追加并校正新句子接到文末同时回头修正前文的错误准确率更高但更吃硬件。两个实用配置演示窗口开始录音后可调出一个大字体的展示窗口把实时转写投给会场观众。录电脑里播放的声音macOS / Windows 上把系统声音接到虚拟音频设备如 BlackHole、VB CABLE再把它选为麦克风就能直接转写应用播放的音频。转录完成后字幕重排、说话人识别、AI 翻译文件转写完毕后双击打开查看器这里集中了三个最常用的操作转录查看器每段文字都有独立时间轴可逐段播放核对支持搜索与语速调节调整大小Resize如果转录时勾选了词级时间戳点Resize可以把单词按字幕行重新分组能设最大长度、按标点断行还会分析原音频的静音段让断点更准。说话人识别点识别说话人不同人的话会自动打标签每个标签可以试听 10 秒随机语句再改名成真实姓名勾选合并同一说话人的连续语句保存后整篇就是清晰的对话结构。注意该功能在 Intel 芯片的 Mac 上不可用。AI 翻译内置翻译走 Whisper 的能力目标是英语要翻成其他语言在偏好里配置任意 OpenAI 兼容 API含本地部署的模型并在给 AI 的指示里写清目标语言。文档估算 1 小时音频的翻译成本约 1 美元。Resize 面板设置字幕最大长度与合并规则重排后导出 SRT / VTT自动化流水线监视文件夹、CLI 与 6 个内置插件熟悉之后可以让 Buzz 自己干活文件夹监视在偏好里指定一个目录新音频丢进去就自动转写会议录音不用手动处理。命令行CLI适合脚本和批量场景一条命令转录并直接导出 SRT VTTbuzz add --model-type whispercpp --model-size small --srt --vtt 会议.mp4加--task translate --language fr还可以做法语转英语。插件系统1.4.5 起在帮助 → 插件里开关、排序、配置。内置 6 个AI 摘要转写后生成摘要存进备注或文本文件、导出 DOCX、增强语言检测用本地模型先自动判断语种、转录自动重排、DeepFilterNet 降噪转写前先去噪、跳过已转录同文件不重复转。插件源码在 buzz/plugins/照着写自己的也不难。新手避坑清单开始之前的 6 件事手动指定语言。检测语言只靠开头几秒猜测官方文档明确建议已知语言时自己选否则容易翻车。实时场景用小模型。默认 Whisper 模型吃资源官方建议实时转写用 Whisper.cpp 后端 tiny / base 模型有 GPUCUDA / Vulkan会更快。用初始提示喂专有名词。高级...按钮下有 Initial prompt把人名、术语填进去能明显减少错拼。量化模型省内存。模型设置里 Whisper.cpp 支持 q_5 等量化版本环境变量BUZZ_REDUCE_GPU_MEMORY可全局启用 8bit 量化显存占用大幅下降。线程不是越多越好。把BUZZ_WHISPERCPP_N_THREADS设为核心数的一半左右文档实测有约 15% 提速再往上反而变慢。模型下载位置。默认存在用户缓存目录磁盘紧张时用BUZZ_MODEL_ROOT环境变量换到别的盘。常见问题速度、准确率、格式支持速度慢怎么办换 tiny / base 模型PyPI 安装的版本给 Nvidia 显卡装 CUDA 版 torchREADME 里有具体版本命令老显卡行为异常时用BUZZ_FORCE_CPUtrue强制走 CPU。准确率不够怎么办在安静环境重录、手动指定语言、打开提取语音把人声单独抽到一条音轨再转写、给专有名词加初始提示。支持哪些格式ffmpeg 能读的音视频都行MP3、WAV、MP4 等视频会自动取音轨导出 TXT / SRT / VTT加 DOCX 插件后还能出 Word 文档。支持多少语言CLI 语言参数里列了 99 个语言代码从南非语到中文。实时转写还可以开启实时导出边说边把结果写进 txt 文件方便接 OBS 等外部工具。上手三步清单安装 Buzz在模型页下载一个 base 或 small 模型。导入一段短音频手动指定语言跑一次转录打开查看器核对结果。会议场景开启文件夹监视 说话人识别形成你的固定工作流。完整功能说明在 docs/docs/主程序代码在 buzz/。【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离线音频转录工具：5分钟免费转录你的音频
Buzz离线音频转录工具5分钟免费转录你的音频【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 是一款免费的离线音频转录与翻译工具它跑在你自己的电脑上所有识别工作由本地的 Whisper 模型OpenAI 开源的语音识别模型完成音频文件不会离开你的设备。如果你经常整理会议录音、采访素材或者不想把敏感音频交给云端服务它解决的就是这件事。Buzz 支持转录音视频文件和 YouTube 链接也能对着麦克风实时转写结果可导出 TXT、SRT、VTT 三种格式。Buzz 主界面导入的文件以任务列表呈现每行显示进度与状态双击打开结果查看器安装 Buzz 并跑通第一次转录按系统选一种安装方式即可Windows / macOS从官方发布页SourceForge下载安装包.exe / .dmg按提示安装。Windows 上应用未签名会弹警告点更多信息 → 仍要运行即可。Linux一条命令装好flatpak install flathub io.github.chidiwilliams.Buzz也可用sudo snap install buzz。开发者通过 PyPI 安装pip install buzz-captions然后运行python -m buzz。需要 Python 3.12并提前装好 ffmpeg。装完后的第一次转录路径点左上角→ 选一个音视频文件 → 选任务转录 / 翻译成英语、语言、模型 → 点运行。状态变成 Completed 后双击该行打开查看器。偏好设置里的模型页可下载和删除 Whisper 模型新手建议先从 base 或 small 开始实时录音转写边说边出字的 3 种模式Buzz 直接对麦克风录音并持续产出文字草稿适合会议、演讲、采访。选好转写任务、语言、模型和麦克风点录音就开始。偏好设置里可以切换三种录音模式追加在下方 / 追加在上方新句子加在末尾或顶部中间空一行现场展示最直观。追加并校正新句子接到文末同时回头修正前文的错误准确率更高但更吃硬件。两个实用配置演示窗口开始录音后可调出一个大字体的展示窗口把实时转写投给会场观众。录电脑里播放的声音macOS / Windows 上把系统声音接到虚拟音频设备如 BlackHole、VB CABLE再把它选为麦克风就能直接转写应用播放的音频。转录完成后字幕重排、说话人识别、AI 翻译文件转写完毕后双击打开查看器这里集中了三个最常用的操作转录查看器每段文字都有独立时间轴可逐段播放核对支持搜索与语速调节调整大小Resize如果转录时勾选了词级时间戳点Resize可以把单词按字幕行重新分组能设最大长度、按标点断行还会分析原音频的静音段让断点更准。说话人识别点识别说话人不同人的话会自动打标签每个标签可以试听 10 秒随机语句再改名成真实姓名勾选合并同一说话人的连续语句保存后整篇就是清晰的对话结构。注意该功能在 Intel 芯片的 Mac 上不可用。AI 翻译内置翻译走 Whisper 的能力目标是英语要翻成其他语言在偏好里配置任意 OpenAI 兼容 API含本地部署的模型并在给 AI 的指示里写清目标语言。文档估算 1 小时音频的翻译成本约 1 美元。Resize 面板设置字幕最大长度与合并规则重排后导出 SRT / VTT自动化流水线监视文件夹、CLI 与 6 个内置插件熟悉之后可以让 Buzz 自己干活文件夹监视在偏好里指定一个目录新音频丢进去就自动转写会议录音不用手动处理。命令行CLI适合脚本和批量场景一条命令转录并直接导出 SRT VTTbuzz add --model-type whispercpp --model-size small --srt --vtt 会议.mp4加--task translate --language fr还可以做法语转英语。插件系统1.4.5 起在帮助 → 插件里开关、排序、配置。内置 6 个AI 摘要转写后生成摘要存进备注或文本文件、导出 DOCX、增强语言检测用本地模型先自动判断语种、转录自动重排、DeepFilterNet 降噪转写前先去噪、跳过已转录同文件不重复转。插件源码在 buzz/plugins/照着写自己的也不难。新手避坑清单开始之前的 6 件事手动指定语言。检测语言只靠开头几秒猜测官方文档明确建议已知语言时自己选否则容易翻车。实时场景用小模型。默认 Whisper 模型吃资源官方建议实时转写用 Whisper.cpp 后端 tiny / base 模型有 GPUCUDA / Vulkan会更快。用初始提示喂专有名词。高级...按钮下有 Initial prompt把人名、术语填进去能明显减少错拼。量化模型省内存。模型设置里 Whisper.cpp 支持 q_5 等量化版本环境变量BUZZ_REDUCE_GPU_MEMORY可全局启用 8bit 量化显存占用大幅下降。线程不是越多越好。把BUZZ_WHISPERCPP_N_THREADS设为核心数的一半左右文档实测有约 15% 提速再往上反而变慢。模型下载位置。默认存在用户缓存目录磁盘紧张时用BUZZ_MODEL_ROOT环境变量换到别的盘。常见问题速度、准确率、格式支持速度慢怎么办换 tiny / base 模型PyPI 安装的版本给 Nvidia 显卡装 CUDA 版 torchREADME 里有具体版本命令老显卡行为异常时用BUZZ_FORCE_CPUtrue强制走 CPU。准确率不够怎么办在安静环境重录、手动指定语言、打开提取语音把人声单独抽到一条音轨再转写、给专有名词加初始提示。支持哪些格式ffmpeg 能读的音视频都行MP3、WAV、MP4 等视频会自动取音轨导出 TXT / SRT / VTT加 DOCX 插件后还能出 Word 文档。支持多少语言CLI 语言参数里列了 99 个语言代码从南非语到中文。实时转写还可以开启实时导出边说边把结果写进 txt 文件方便接 OBS 等外部工具。上手三步清单安装 Buzz在模型页下载一个 base 或 small 模型。导入一段短音频手动指定语言跑一次转录打开查看器核对结果。会议场景开启文件夹监视 说话人识别形成你的固定工作流。完整功能说明在 docs/docs/主程序代码在 buzz/。【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