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Buzz完全离线的语音转文字工具本地 Whisper 转录三步上手【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周五晚上三小时的访谈录音还躺在桌面文件夹里。两小时后一份带时间戳的文字稿出现在导出目录连每段话对应谁说的都标好了——这是 Buzz 在你笔记本上跑出来的结果全程没有任何一秒音频被上传。一句话定位跑在本地电脑里的离线语音转文字Buzz 是一款开源免费的桌面应用把 OpenAI Whisper 搬到本地运行转写或翻译音频、视频文件也能处理 YouTube 链接和麦克风实时录音转完还能在查看器里搜索、编辑、同步播放再导出成你需要的格式。协议MIT运行完全离线音频不离开本机平台Windows / macOS / Linux / PyPI模型Whisper 五档 4 种推理后端语言约 99 种MMS 可及上千种工作原理本地 Whisper 怎么把音频变文字链路很直接导入的媒体先经 ffmpeg 转成 16kHz 单声道喂给本机模型做推理输出带起止时间的文本段落再导出成最终格式。模型文件下载一次就缓存在本地Linux 在~/.cache/Buzz之后的转写不需要网络。模型分 tiny、base、small、medium、large 五档外加 turbotiny 快但错得多large 最准但吃硬件日常用 medium 或 small 通常够用。后端也有四种NVIDIA 显卡且显存 6GB 以上选 Faster Whisper其他显卡或纯 CPU包括 Mac选 Whisper.cpp走 Vulkan 加速。落地三步离线安装 Buzz 到拿到第一批文字三个平台的安装差异平台安装方式Windows官方安装包未签名选更多信息 → 仍要运行macOS下载.dmg拖进应用程序Linuxflatpak install flathub io.github.chidiwilliams.Buzz或sudo snap install buzzPython 用户也可以pip install buzz-captions python -m buzz需 Python 3.12 环境并先装好 ffmpeg。首次使用点左上角导入文件选好模型档位、语言、任务转写或翻译成你的语言点运行。完成后双击任务行打开转录查看器——能搜索、逐句编辑、播放与文字联动最后导出 TXT、SRT 或 VTT 三种格式。三个真实工作流访谈、字幕与多语言如果是记者把两小时访谈变文字稿采访结束的当晚是黄金整理期而 Buzz 的查看器就是为此设计的。medium 档换准确率语言手动指定播放到哪儿光标跟到哪儿TXT 给文字稿SRT 留给后期 如果是视频创作者把录音变成 SRT 字幕Buzz 可以直接导入 MP4自动提取音轨转写产出的字幕还能二次整理。用调整大小合并过短字幕条长句按标点拆成多条导出 SRT / VTT 拖进剪辑软件如果是多语言资料直接翻译成目标语言面对外语讲座、会议录像把任务从转写切成翻译Buzz 会直接产出你指定的目标语言文本和原声一样带时间戳。冷门语种可以换模型解决MMS 家族覆盖上千种语言在模型偏好里按需下载即可。进阶玩法实时转录、文件夹监视、说话人识别实时转录麦克风边说边出字追加并校正模式还会回改上一句的错字。开启实时导出后文字实时写进一个 txt 文件可直接喂给 OBS 做直播字幕。文件夹监视指一个输入目录和输出位置新音频丢进去自动转写并导出会议录音落地就出纪要不用人守。说话人识别多人对话自动区分说话人并打上标签导出文本里谁在什么时候说了什么一目了然。其余一句话带过嘈杂录音可先做语音分离降噪、支持导入 YouTube 链接、快捷键全可自定义、导出文件名支持{{ input_file_name }}模板变量、另有命令行接口和插件AI 摘要、字幕自动调整。调参与排错慢、不准、卡显存怎么办三条硬建议按硬件选模型档位手动指定语言别交给自动检测有显卡就开 GPUNVIDIA 走 Faster Whisper CUDA其他走 Whisper.cpp Vulkan。症状对策转录太慢降模型档位换 Faster Whisper / Whisper.cpp 后端识别不准手动选语言换更大模型术语写进初始提示词显存/内存紧张下量化版模型如q_5偏好里开减少 GPU 显存麦克风报错 PaErrorCode-9999检查系统隐私设置中的麦克风权限更多细节见 FAQ。与云端转录服务对比维度Buzz云端转录服务隐私音频不离开本机需上传到云端网络离线可用首次下模型除外依赖稳定网络费用开源免费按分钟或按月计费速度取决于本地硬件取决于服务负载可定制模型、后端、插件、导出模板均可改通常有限取舍很简单敏感内容、弱网环境、批量跑文件选 Buzz只图扔进去就出字、不在乎数据上云的话云服务的省心也是真的省心。下一步做什么项目迭代很快1.5.0 起接入 Parakeet、Qwen3-ASR、VibeVoice ASR 等新模型家族插件系统已内置 AI 摘要与字幕自动调整移动端和云备份官方尚未提及。中文说明见 readme/README.zh_CN.md。现在就可以试按上表装好 Buzz导入第一个音频文件用 medium 档转一遍再换 tiny 档对比速度和准确率开启文件夹监视让下一个会议自动出纪要【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：完全离线的语音转文字工具，本地 Whisper 转录三步上手
Buzz完全离线的语音转文字工具本地 Whisper 转录三步上手【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周五晚上三小时的访谈录音还躺在桌面文件夹里。两小时后一份带时间戳的文字稿出现在导出目录连每段话对应谁说的都标好了——这是 Buzz 在你笔记本上跑出来的结果全程没有任何一秒音频被上传。一句话定位跑在本地电脑里的离线语音转文字Buzz 是一款开源免费的桌面应用把 OpenAI Whisper 搬到本地运行转写或翻译音频、视频文件也能处理 YouTube 链接和麦克风实时录音转完还能在查看器里搜索、编辑、同步播放再导出成你需要的格式。协议MIT运行完全离线音频不离开本机平台Windows / macOS / Linux / PyPI模型Whisper 五档 4 种推理后端语言约 99 种MMS 可及上千种工作原理本地 Whisper 怎么把音频变文字链路很直接导入的媒体先经 ffmpeg 转成 16kHz 单声道喂给本机模型做推理输出带起止时间的文本段落再导出成最终格式。模型文件下载一次就缓存在本地Linux 在~/.cache/Buzz之后的转写不需要网络。模型分 tiny、base、small、medium、large 五档外加 turbotiny 快但错得多large 最准但吃硬件日常用 medium 或 small 通常够用。后端也有四种NVIDIA 显卡且显存 6GB 以上选 Faster Whisper其他显卡或纯 CPU包括 Mac选 Whisper.cpp走 Vulkan 加速。落地三步离线安装 Buzz 到拿到第一批文字三个平台的安装差异平台安装方式Windows官方安装包未签名选更多信息 → 仍要运行macOS下载.dmg拖进应用程序Linuxflatpak install flathub io.github.chidiwilliams.Buzz或sudo snap install buzzPython 用户也可以pip install buzz-captions python -m buzz需 Python 3.12 环境并先装好 ffmpeg。首次使用点左上角导入文件选好模型档位、语言、任务转写或翻译成你的语言点运行。完成后双击任务行打开转录查看器——能搜索、逐句编辑、播放与文字联动最后导出 TXT、SRT 或 VTT 三种格式。三个真实工作流访谈、字幕与多语言如果是记者把两小时访谈变文字稿采访结束的当晚是黄金整理期而 Buzz 的查看器就是为此设计的。medium 档换准确率语言手动指定播放到哪儿光标跟到哪儿TXT 给文字稿SRT 留给后期 如果是视频创作者把录音变成 SRT 字幕Buzz 可以直接导入 MP4自动提取音轨转写产出的字幕还能二次整理。用调整大小合并过短字幕条长句按标点拆成多条导出 SRT / VTT 拖进剪辑软件如果是多语言资料直接翻译成目标语言面对外语讲座、会议录像把任务从转写切成翻译Buzz 会直接产出你指定的目标语言文本和原声一样带时间戳。冷门语种可以换模型解决MMS 家族覆盖上千种语言在模型偏好里按需下载即可。进阶玩法实时转录、文件夹监视、说话人识别实时转录麦克风边说边出字追加并校正模式还会回改上一句的错字。开启实时导出后文字实时写进一个 txt 文件可直接喂给 OBS 做直播字幕。文件夹监视指一个输入目录和输出位置新音频丢进去自动转写并导出会议录音落地就出纪要不用人守。说话人识别多人对话自动区分说话人并打上标签导出文本里谁在什么时候说了什么一目了然。其余一句话带过嘈杂录音可先做语音分离降噪、支持导入 YouTube 链接、快捷键全可自定义、导出文件名支持{{ input_file_name }}模板变量、另有命令行接口和插件AI 摘要、字幕自动调整。调参与排错慢、不准、卡显存怎么办三条硬建议按硬件选模型档位手动指定语言别交给自动检测有显卡就开 GPUNVIDIA 走 Faster Whisper CUDA其他走 Whisper.cpp Vulkan。症状对策转录太慢降模型档位换 Faster Whisper / Whisper.cpp 后端识别不准手动选语言换更大模型术语写进初始提示词显存/内存紧张下量化版模型如q_5偏好里开减少 GPU 显存麦克风报错 PaErrorCode-9999检查系统隐私设置中的麦克风权限更多细节见 FAQ。与云端转录服务对比维度Buzz云端转录服务隐私音频不离开本机需上传到云端网络离线可用首次下模型除外依赖稳定网络费用开源免费按分钟或按月计费速度取决于本地硬件取决于服务负载可定制模型、后端、插件、导出模板均可改通常有限取舍很简单敏感内容、弱网环境、批量跑文件选 Buzz只图扔进去就出字、不在乎数据上云的话云服务的省心也是真的省心。下一步做什么项目迭代很快1.5.0 起接入 Parakeet、Qwen3-ASR、VibeVoice ASR 等新模型家族插件系统已内置 AI 摘要与字幕自动调整移动端和云备份官方尚未提及。中文说明见 readme/README.zh_CN.md。现在就可以试按上表装好 Buzz导入第一个音频文件用 medium 档转一遍再换 tiny 档对比速度和准确率开启文件夹监视让下一个会议自动出纪要【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