Buzz 离线语音转文字免费指南5 分钟转出第一份字幕【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两小时会议录音转成带时间戳的完整文字稿加字幕花 0 元音频全程不离开你的硬盘。这就是 Buzz 离线语音转文字做的事它把 OpenAI 的 Whisper 模型跑在你本地模型下载完之后拔网线也能继续转。看懂 Buzz它适合谁用Buzz 是一个开源桌面应用把音频、视频转成文字还能顺手翻译成其他语言整个流程在你电脑上完成。满足下面任意一条它就对你有用你要整理会议、访谈、客户电话内容敏感不想上传云端你做视频要 SRT/VTT 字幕又不想按分钟付费你喜欢折腾换模型、写 CLI 脚本、接本地大模型翻译下一步复制下面的命令装好它首次运行会自动下载模型。三步跑出第一份文字稿⚡ 第一步安装。macOS 用brew install --cask buzzLinux 用sudo snap install buzzWindows 从发布页装安装包未签名点更多信息 → 仍要运行。习惯命令行就用 pippip install buzz-captions python -m buzzpip 方式要求 Python 3.12 环境并预装 ffmpeg。第二步导入。把音频拖进主窗口或点添加音频文件也可以直接粘贴一个 YouTube 链接。第三步运行。下拉框里选模型和任务类型转录/翻译点运行。每个任务一行状态从排队到完成实时更新多任务可以并行跑。下一步唯一影响结果质量的选择是模型档位先看下表再点运行。模型怎么选一张表定档模型体积约什么时候选它tiny75 MB第一次试跑、实时录音出草稿base142 MB短音频快速过一遍small466 MB日常使用速度与准确度的平衡点medium1.5 GB长内容、准确率要求更高large-v33.1 GB重要材料、要发布的字幕turbo1.6 GB追求速度与准确度平衡需 NVIDIA 显卡两个坑先记住名字带.en的档位只认英文模型存在系统缓存目录Linux 为~/.cache/Buzz。默认建议第一次选small有 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡就切到 Faster Whisper 后端没有独显选 Whisper.cpp它在集显甚至纯 CPU 上也能跑。下一步转录跑完后双击结果进查看器导出前先把字幕排好。深挖 Resize为什么字幕排版它做得更好大多数转录工具做到字对就停了你拿到的字幕要么一行 40 个字要么从词中间硬切开。Buzz 在查看器里多了一个Resize按钮转录前勾选word-level timingsBuzz 就有精确到每个词的时间戳可以按标点把长句拆开、按静音间隙把相邻短句合并、按你设定的最大字符数约束每行。更关键的是如果原始音频文件还在本机合并时它会做静音分析用实际的停顿位置校准字幕的起止时间。别家工具只有句级时间戳只能按固定长度硬切——这就是差别所在。入口双击转录结果工具栏点 Resize。操作细节见官方文档。下一步挑一个你的场景按下面步骤落地。四个场景把转录用起来会议记录点Live Recording开始边说边转文字实时上屏开一个投屏用的演示窗口字号大、适合投在大屏上。散会后双击结果导出 TXT。视频字幕导入视频 → 转录记得勾 word-level timings→ Resize 调行 → 导出 SRT 或 VTT。全程在主窗口内完成。批量处理设置里指定一个监控目录之后丢进去的新音频自动转录也可以脚本化例如buzz add -s small meeting.mp3用法见 CLI 文档。翻译成任意语言除了内置的翻译成英文还能接 OpenAI 兼容 API 做翻译指向本地跑的 Ollama 或 LM Studio翻译环节也全程离线。下一步动手之前先把真实会踩的坑过一遍。先排查安装报错与慢转录怎么办QWindows 安装时弹安全警告正常安装包未签名。点更多信息 → 仍要运行即可。⚠️Q转得慢先降一档模型体积或换 Whisper.cpp 后端集显、纯 CPU 都能跑有 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡则换 Faster Whisper。Q启动崩溃或转录中途崩两个常见原因CPU 不支持 AVX2太老的机器直接不能用或模型文件损坏——去帮助 → 设置 → 模型里删掉重下。完整排查清单见 FAQ。Q录音报错PaErrorCode-9999检查系统麦克风隐私权限Windows 在设置 → 隐私 → 麦克风里给 Buzz 授权。Q能完全离线吗能。在联网机器上先下好模型把模型文件夹拷到离线机器同样的缓存路径Linux 是~/.cache/Buzz即可。下一步确认自己不踩雷之后直接开始第一次转录。开始安装并确认你适合用现在就去装任选上面一种方式找一份电脑里的录音5 分钟内你会拿到第一份文字稿——第一次就选 small。这三类人不适合想要一键上传出结果、不愿自己管模型下载的人CPU 太老无 AVX2的人以及 Intel 架构的 Mac 用户只支持 1.4.5 及更早版本。想看源码或跑最新开发版本git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/buz/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
