Buzz 离线语音转文字实操指南三步跑通你的第一个转录任务【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 是一款基于 OpenAI Whisper 的离线语音转文字工具音频的转录与翻译全部在你自己的电脑上完成文件不出本机免费且开源。它支持 99 种以上语言适合整理会议纪要、给视频加字幕、批量处理录音等场景。这篇指南带你用最短路径装好它并完成第一次转录。快速上手安装 Buzz 并运行第一个转录任务第一步下载。Windows 和 macOS 用户到官方发布页下载对应安装包即可Linux 用户走包管理器flatpak install flathub io.github.chidiwilliams.Buzz这条命令从 Flathub 商店安装 Buzz无需手动下载。也可以用 Snapsudo snap install buzz装完后执行sudo snap connect buzz:password-manager-service让它能保存 API 密钥。如果你习惯 Python 环境建议 3.12并先装好 ffmpegpip install buzz-captions python -m buzz前者从 PyPI 安装 Buzz后者启动程序。第二步安装。Windows 的应用未签名安装时弹出警告的话点更多信息再点仍要运行即可macOS 把 .dmg 里的图标拖进应用程序文件夹就完成。第三步跑通首个任务。启动后按顺序操作通过文件菜单或工具栏的图标导入一个音频文件任务选转录语言手动指定比自动检测更稳后面细说选一个模型新手建议 base 或 small点运行状态变成已完成后双击任务行打开查看器边播放边核对再导出 TXT、SRT 或 VTT 文件。到这里你的第一条离线转录就出活了。视频字幕制作词级时间戳与字幕文件导出适用情况手里有 MP4、MKV 等视频文件需要挂字幕或剪辑用。操作要点直接导入视频Buzz 会自动提取音轨。在高级设置里勾选词级时间戳转录后每个词都有独立时间然后使用调整大小功能它按静音间隔和标点把词组合成符合阅读习惯的字幕行还能限定每行最大长度。产出结果标准.srt或.vtt字幕文件播放器、剪辑软件可以直接加载不用再手工对时间轴。批量转录文件夹监视与重复结果复用适用情况会议录音、采访素材固定存放在某个目录文件多、不想逐个点。操作要点在偏好设置里指定一个监视文件夹Buzz 检测到新音频就自动建任务同时启用跳过已转录插件——重复导入同一批文件时它发现已有结果就直接复用不重跑模型任务标记为跳过。产出结果新文件进目录即出文本重复文件零额外计算。不想开图形界面时命令行也能批量干buzz add -t transcribe -s small --srt /path/to/你的音频.mp3这条命令指定转录任务、small 模型输出 SRT 文件。实时会议录音麦克风录音与说话人区分适用情况会议、多人访谈、直播等需要边说边出字的场合。操作要点任务选录音挑好麦克风点录音即可边录边出文字。显示模式有三档新句子追加在下方、追加在上方、追加并校正——最后一档会持续修正上一句的识别错误最接近人工速记。多人场景下还能开启说话人识别把不同人的话分开标注。产出结果实时滚动的转写文本可以投到演示窗口的大屏给现场观众看访谈结束后得到的就是分说话人的完整记录。效率调优清单GPU 加速、模型选择与参数设置你的情况做法有显卡、想跑得快后端切到 Whisper.cppNvidia 自动走 CUDAAMD/Intel 走 Vulkan显存紧张选量化模型如 q_5或在偏好里开降低 GPU 内存占用8 位量化赶时间的草稿用 base 或 small 控耗时实时录音场景同样建议小模型需要精校的终稿换 medium 或 large用时间换准确率语言已知手动指定语言别依赖自动检测它只看开头几秒音频人名、产品名总拼错高级设置里填初始提示把易错词告诉模型环境嘈杂开语音提取或启用 DeepFilterNet 插件先降噪再转CPU 转录想调线程设环境变量BUZZ_WHISPERCPP_N_THREADS指定线程数模型和后端在偏好设置里都能改改完对后续任务立即生效常见问题排查速度慢、下载慢怎么办问识别速度太慢 答先换更小的模型再确认显卡加速是否生效纯 CPU 机器可上调BUZZ_WHISPERCPP_N_THREADS。问模型下载很慢 答在国内网络环境把环境变量HF_ENDPOINT指向 hf-mirror.com 镜像源下载速度会明显改善。问旧显卡上 GPU 模式反而更慢 答设置BUZZ_FORCE_CPUtrue强制走 CPU 模式绕开兼容性拖累。问装好后打不开或报错 答Linux 下大概率是缺系统依赖用apt补装 ffmpeg 等库仍无解可参考官方文档的故障章节。收尾Buzz 把录音变文字这件事做到了免费、离线、全程本地隐私和成本问题一步到位。想继续深挖可以看看这些入口官方文档安装、偏好、插件的完整说明、buzz/transcriber/转录核心模块源码、buzz/plugins/插件系统源码内置降噪、跳过重复等功能都在这。【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 离线语音转文字实操指南：三步跑通你的第一个转录任务
Buzz 离线语音转文字实操指南三步跑通你的第一个转录任务【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 是一款基于 OpenAI Whisper 的离线语音转文字工具音频的转录与翻译全部在你自己的电脑上完成文件不出本机免费且开源。它支持 99 种以上语言适合整理会议纪要、给视频加字幕、批量处理录音等场景。这篇指南带你用最短路径装好它并完成第一次转录。快速上手安装 Buzz 并运行第一个转录任务第一步下载。Windows 和 macOS 用户到官方发布页下载对应安装包即可Linux 用户走包管理器flatpak install flathub io.github.chidiwilliams.Buzz这条命令从 Flathub 商店安装 Buzz无需手动下载。也可以用 Snapsudo snap install buzz装完后执行sudo snap connect buzz:password-manager-service让它能保存 API 密钥。如果你习惯 Python 环境建议 3.12并先装好 ffmpegpip install buzz-captions python -m buzz前者从 PyPI 安装 Buzz后者启动程序。第二步安装。Windows 的应用未签名安装时弹出警告的话点更多信息再点仍要运行即可macOS 把 .dmg 里的图标拖进应用程序文件夹就完成。第三步跑通首个任务。启动后按顺序操作通过文件菜单或工具栏的图标导入一个音频文件任务选转录语言手动指定比自动检测更稳后面细说选一个模型新手建议 base 或 small点运行状态变成已完成后双击任务行打开查看器边播放边核对再导出 TXT、SRT 或 VTT 文件。到这里你的第一条离线转录就出活了。视频字幕制作词级时间戳与字幕文件导出适用情况手里有 MP4、MKV 等视频文件需要挂字幕或剪辑用。操作要点直接导入视频Buzz 会自动提取音轨。在高级设置里勾选词级时间戳转录后每个词都有独立时间然后使用调整大小功能它按静音间隔和标点把词组合成符合阅读习惯的字幕行还能限定每行最大长度。产出结果标准.srt或.vtt字幕文件播放器、剪辑软件可以直接加载不用再手工对时间轴。批量转录文件夹监视与重复结果复用适用情况会议录音、采访素材固定存放在某个目录文件多、不想逐个点。操作要点在偏好设置里指定一个监视文件夹Buzz 检测到新音频就自动建任务同时启用跳过已转录插件——重复导入同一批文件时它发现已有结果就直接复用不重跑模型任务标记为跳过。产出结果新文件进目录即出文本重复文件零额外计算。不想开图形界面时命令行也能批量干buzz add -t transcribe -s small --srt /path/to/你的音频.mp3这条命令指定转录任务、small 模型输出 SRT 文件。实时会议录音麦克风录音与说话人区分适用情况会议、多人访谈、直播等需要边说边出字的场合。操作要点任务选录音挑好麦克风点录音即可边录边出文字。显示模式有三档新句子追加在下方、追加在上方、追加并校正——最后一档会持续修正上一句的识别错误最接近人工速记。多人场景下还能开启说话人识别把不同人的话分开标注。产出结果实时滚动的转写文本可以投到演示窗口的大屏给现场观众看访谈结束后得到的就是分说话人的完整记录。效率调优清单GPU 加速、模型选择与参数设置你的情况做法有显卡、想跑得快后端切到 Whisper.cppNvidia 自动走 CUDAAMD/Intel 走 Vulkan显存紧张选量化模型如 q_5或在偏好里开降低 GPU 内存占用8 位量化赶时间的草稿用 base 或 small 控耗时实时录音场景同样建议小模型需要精校的终稿换 medium 或 large用时间换准确率语言已知手动指定语言别依赖自动检测它只看开头几秒音频人名、产品名总拼错高级设置里填初始提示把易错词告诉模型环境嘈杂开语音提取或启用 DeepFilterNet 插件先降噪再转CPU 转录想调线程设环境变量BUZZ_WHISPERCPP_N_THREADS指定线程数模型和后端在偏好设置里都能改改完对后续任务立即生效常见问题排查速度慢、下载慢怎么办问识别速度太慢 答先换更小的模型再确认显卡加速是否生效纯 CPU 机器可上调BUZZ_WHISPERCPP_N_THREADS。问模型下载很慢 答在国内网络环境把环境变量HF_ENDPOINT指向 hf-mirror.com 镜像源下载速度会明显改善。问旧显卡上 GPU 模式反而更慢 答设置BUZZ_FORCE_CPUtrue强制走 CPU 模式绕开兼容性拖累。问装好后打不开或报错 答Linux 下大概率是缺系统依赖用apt补装 ffmpeg 等库仍无解可参考官方文档的故障章节。收尾Buzz 把录音变文字这件事做到了免费、离线、全程本地隐私和成本问题一步到位。想继续深挖可以看看这些入口官方文档安装、偏好、插件的完整说明、buzz/transcriber/转录核心模块源码、buzz/plugins/插件系统源码内置降噪、跳过重复等功能都在这。【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 RELATED READING
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