会议录音全程本地转录Buzz 三种方式跑通离线语音转文字【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 在你自己的电脑上离线完成音频转录与翻译核心是 OpenAI 的 Whisper。一段 40 分钟的会议录音可以在不上传任何服务器的情况下变成可编辑的文字文件。它解决了什么具体问题云端转录服务需要上传音频、按分钟计费断网即不可用。Buzz 把全部计算放在本地不上传、离线可跑、不付费。它提供 tiny 到 large 共 5 档模型CLI 语言列表覆盖近百种语言GPU 显存 6GB 以上时可用 Faster Whisper 后端进一步提速。动手之前安装Windows从发行页下载安装包。应用未签名弹出安全警告时选择「More info」→「Run anyway」。macOS下载 .dmg 拖入应用程序文件夹原生支持 Apple Silicon。Linux 及跨平台pip 方式需 Python 3.12 和 ffmpegpip install buzz-captions python -m buzzLinux 另有包管理器选项如flatpak install flathub io.github.chidiwilliams.Buzz或sudo snap install buzz。从零到第一次出结果按 Ctrl/Cmd O 打开导入对话框选择音频或视频文件选任务、语言、模型档位点击Run开始转录状态变为 Completed 后双击该行转录完成后你会得到一份带时间戳的文字稿可直接导出为 TXT、SRT 或 VTT 文件不同使用场景下的参数选择场景推荐模型/配置预期耗时备注低配设备快速出活Whisper.cpp Tiny分钟级音频数分钟显存小、CPU 可跑日常会议讲座Base 或 Small中等速度与准确率平衡追求最高精度Large量化版慢GPU 效果最好批量文件处理文件夹监视 Skip Already Transcribed自动已转文件不重跑素材以英语为主时 Base 通常够用重要内容建议 Large 并手动指定语言。实际使用中的几个坑语言自动检测翻车在参数里明确选择音频语言文档也建议不要依赖自动检测。显存不够选 Whisper.cpp 量化模型如 q5或设置BUZZ_REDUCE_GPU_MEMORY启用 8bit 量化。转录偏慢用BUZZ_WHISPERCPP_N_THREADS控制线程数16 线程机器设 8 可提速约 15%老显卡可设BUZZ_FORCE_CPUtrue强制走 CPU。字幕断句过长转录时勾选 word-level timings再用 Resize 工具按最大长度合并。重复导入重跑启用 Skip Already Transcribed 插件检测到已有结果直接跳过。进阶配置与自动化文件夹监视指定目录落入新音频后自动转录并输出到配置的路径适合会议录音归档。入口Preferences → Folder Watch。导出文件命名模板用{{ input_file_name }}、{{ date_time }}等变量自定义导出文件名一次设置长期生效。入口Preferences → General → Default export file name。批量处理还可以直接走命令行例如buzz add --model-type whispercpp --model-size small --srt recording.mp4。与替代方案的取舍维度Buzz云端转录 API部署复杂度安装包或 pip模型一次性下载只需 API Key隐私边界音频不离开本机音频上传供应商服务器费用免费按分钟计费上手成本图形界面装完即用需要写代码对接音频涉及隐私时本地转录更稳如果只是偶尔处理几个英文短音频、不在乎耗时云 API 更省事。去官方发行页下载对应平台安装包或用pip install buzz-captions获取最新版本仓库 docs/ 目录下有完整的操作与配置文档。【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