Buzz 离线语音转文字完整指南99 种语言本地转录隐私不上传【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 是一个完全免费的离线语音转文字工具基于 OpenAI Whisper在本地电脑上完成音频与视频的转录和翻译文件全程不上传隐私由你自己掌控。30 秒速览 支持 99 种语言的转录与翻译导入音频、视频文件或粘贴 YouTube 链接即可开工麦克风实时录音转录三种显示模式附带演示窗口适合演讲场合多后端可选Whisper、Whisper.cpp、Faster WhisperNVIDIA 显卡走 CUDA其他显卡可用 Vulkan 加速转录结果导出 TXT / SRT / VTT支持文件夹监视自动批处理与命令行脚本极简上手3 步装好 Buzz Windows / macOS从官方发布页下载安装包运行即可Windows 未签名安装时选更多信息 → 仍要运行LinuxFlatpakflatpak install flathub io.github.chidiwilliams.BuzzLinuxSnapsudo snap install buzzPython需 Python 3.12 与 ffmpegpip install buzz-captions python -m buzz启动后把文件拖进任务列表选好模型和语言点运行第一个转录任务就完成了。核心能力Buzz 能替你做什么 ️文件与链接直接变文字支持把 MP3、WAV、FLAC、M4A 等音频和 MP4、MKV 等视频拖进界面也可直接粘贴 YouTube 链接导入。任务列表里每个文件可单独选择模型、语言和任务类型转录或翻译多个任务排队并行处理转录结果存在本地数据库里随时回看。转录核心逻辑都在 buzz/transcriber/ 目录想深挖可以去看。边说边转的实时录音点麦克风图标即可从麦克风实时转录说话的同时文字逐句生成。三种模式可选新句子追加在下方、追加在上方、追加并自动修正上一句——最后一种适合正式会议但吃硬件。录音界面还能调麦克风、延迟和初始提示词。多人对话也能分清谁在说话Buzz 可在转录的媒体上识别不同说话人并打上标签多人访谈、会议录音的对话结构一目了然。背景嘈杂时还可以先做语音分离再转录把人声从环境音里提出来准确率明显更高。转录结果可以编辑、对齐和导出双击完成任务打开转录查看器逐句调整起止时间、直接改文字、全文搜索、拖动播放进度条按倍速回放。字幕太长的可以用内置的 Resize 功能按字数自动拆条最后导出 TXT、SRT 或 VTT 文件。实战手册按你的角色挑一条路线 如果你是会议记录者开启实时录音模式选追加并修正语言手动指定为会议所用语言而不是自动检测。散会后转录稿已就绪直接双击任务改几个错别字就能归档。如果你是字幕制作者导入视频后任务选 transcribe转录完成打开查看器用 Resize 把每条字幕压到合适字数导出 SRT 直接丢给剪辑软件。如果你是研究人员把待处理的讲座录音统一丢进一个文件夹在偏好设置里打开文件夹监视新文件落进去就自动转录你只管收结果。如果你是开发者用命令行把转录写进脚本一条命令完成转录并导出 SRTbuzz add -m whispercpp -s small --srt interview.mp3加-t translate可以切换成翻译任务--hide-gui让程序在后台静默运行。进阶玩法GPU 加速、模型与自动化 ⚙️GPU 加速NVIDIA 显卡在 Windows 安装包内已含 CUDA 支持其他品牌显卡和 Mac 建议选 Whisper.cpp 后端走 Vulkan 或 CPU核显笔记本也能跑实时转录模型管理在 偏好设置 → 模型 页下载或删除模型还能下载量化版如 q5省显存。小模型快、大模型准large-v3 精度最高但偶尔会脑补词建议用自己的语言各测一次再定导出命名模板可自定义导出文件名支持{input_file_name}、{language}、{date_time}等变量批量处理时文件不会互相覆盖插件系统内置 AI 摘要、转录自动拆条等插件源码在 plugins/想扩展功能从这里入手对外输出开启实时转录导出后文字会边生成边写入 txt 文件方便接 OBS 这类外部软件纯离线环境用 scripts/download-models.py 在联网机器上预先准备好模型缓存拷到离线机器同一路径即可常见卡点速查问题一句话解决 问题一句话解法转录速度太慢换小一号的模型或 Whisper.cpp 后端NVIDIA 6GB 显存改用 Faster Whisper识别准确率不高手动指定语言、换更大模型专业术语写进初始提示词麦克风报错 PaErrorCode-9999去系统隐私设置里给 Buzz 打开麦克风权限崩溃或启动异常多半是模型下载不完整在模型设置里删掉重新下载老 CPU 需支持 AVX2想完全离线使用在联网机器下载好模型把模型缓存文件夹拷到离线机器同一路径要录系统声音装虚拟音频设备Mac 用 BlackHoleWindows 用 VB-CABLE在 Buzz 里选它作麦克风它适合谁先做选型再动手 适合处理敏感或机密音频、不想上传文件的人需要批量转录大量文件的用户希望转录速度取决于自己硬件、不依赖网络的场景。不适合追求云端级并发吞吐、一次要处理上万条音频的流水线——Buzz 是单机工具这类需求建议直接用云语音识别 API另外 Buzz 依赖 CPU AVX2 指令集特别老的机器跑不起来纯命令行用户也可以直接选用它底层的 Whisper.cpp。从这一条命令开始克隆仓库读完 README 里的功能清单再用上面任意一种方式把 Buzz 装起来导入你的第一个音频文件。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 Buzz 离线语音转文字完整指南：99 种语言本地转录，隐私不上传
Buzz 离线语音转文字完整指南99 种语言本地转录隐私不上传【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 是一个完全免费的离线语音转文字工具基于 OpenAI Whisper在本地电脑上完成音频与视频的转录和翻译文件全程不上传隐私由你自己掌控。30 秒速览 支持 99 种语言的转录与翻译导入音频、视频文件或粘贴 YouTube 链接即可开工麦克风实时录音转录三种显示模式附带演示窗口适合演讲场合多后端可选Whisper、Whisper.cpp、Faster WhisperNVIDIA 显卡走 CUDA其他显卡可用 Vulkan 加速转录结果导出 TXT / SRT / VTT支持文件夹监视自动批处理与命令行脚本极简上手3 步装好 Buzz Windows / macOS从官方发布页下载安装包运行即可Windows 未签名安装时选更多信息 → 仍要运行LinuxFlatpakflatpak install flathub io.github.chidiwilliams.BuzzLinuxSnapsudo snap install buzzPython需 Python 3.12 与 ffmpegpip install buzz-captions python -m buzz启动后把文件拖进任务列表选好模型和语言点运行第一个转录任务就完成了。核心能力Buzz 能替你做什么 ️文件与链接直接变文字支持把 MP3、WAV、FLAC、M4A 等音频和 MP4、MKV 等视频拖进界面也可直接粘贴 YouTube 链接导入。任务列表里每个文件可单独选择模型、语言和任务类型转录或翻译多个任务排队并行处理转录结果存在本地数据库里随时回看。转录核心逻辑都在 buzz/transcriber/ 目录想深挖可以去看。边说边转的实时录音点麦克风图标即可从麦克风实时转录说话的同时文字逐句生成。三种模式可选新句子追加在下方、追加在上方、追加并自动修正上一句——最后一种适合正式会议但吃硬件。录音界面还能调麦克风、延迟和初始提示词。多人对话也能分清谁在说话Buzz 可在转录的媒体上识别不同说话人并打上标签多人访谈、会议录音的对话结构一目了然。背景嘈杂时还可以先做语音分离再转录把人声从环境音里提出来准确率明显更高。转录结果可以编辑、对齐和导出双击完成任务打开转录查看器逐句调整起止时间、直接改文字、全文搜索、拖动播放进度条按倍速回放。字幕太长的可以用内置的 Resize 功能按字数自动拆条最后导出 TXT、SRT 或 VTT 文件。实战手册按你的角色挑一条路线 如果你是会议记录者开启实时录音模式选追加并修正语言手动指定为会议所用语言而不是自动检测。散会后转录稿已就绪直接双击任务改几个错别字就能归档。如果你是字幕制作者导入视频后任务选 transcribe转录完成打开查看器用 Resize 把每条字幕压到合适字数导出 SRT 直接丢给剪辑软件。如果你是研究人员把待处理的讲座录音统一丢进一个文件夹在偏好设置里打开文件夹监视新文件落进去就自动转录你只管收结果。如果你是开发者用命令行把转录写进脚本一条命令完成转录并导出 SRTbuzz add -m whispercpp -s small --srt interview.mp3加-t translate可以切换成翻译任务--hide-gui让程序在后台静默运行。进阶玩法GPU 加速、模型与自动化 ⚙️GPU 加速NVIDIA 显卡在 Windows 安装包内已含 CUDA 支持其他品牌显卡和 Mac 建议选 Whisper.cpp 后端走 Vulkan 或 CPU核显笔记本也能跑实时转录模型管理在 偏好设置 → 模型 页下载或删除模型还能下载量化版如 q5省显存。小模型快、大模型准large-v3 精度最高但偶尔会脑补词建议用自己的语言各测一次再定导出命名模板可自定义导出文件名支持{input_file_name}、{language}、{date_time}等变量批量处理时文件不会互相覆盖插件系统内置 AI 摘要、转录自动拆条等插件源码在 plugins/想扩展功能从这里入手对外输出开启实时转录导出后文字会边生成边写入 txt 文件方便接 OBS 这类外部软件纯离线环境用 scripts/download-models.py 在联网机器上预先准备好模型缓存拷到离线机器同一路径即可常见卡点速查问题一句话解决 问题一句话解法转录速度太慢换小一号的模型或 Whisper.cpp 后端NVIDIA 6GB 显存改用 Faster Whisper识别准确率不高手动指定语言、换更大模型专业术语写进初始提示词麦克风报错 PaErrorCode-9999去系统隐私设置里给 Buzz 打开麦克风权限崩溃或启动异常多半是模型下载不完整在模型设置里删掉重新下载老 CPU 需支持 AVX2想完全离线使用在联网机器下载好模型把模型缓存文件夹拷到离线机器同一路径要录系统声音装虚拟音频设备Mac 用 BlackHoleWindows 用 VB-CABLE在 Buzz 里选它作麦克风它适合谁先做选型再动手 适合处理敏感或机密音频、不想上传文件的人需要批量转录大量文件的用户希望转录速度取决于自己硬件、不依赖网络的场景。不适合追求云端级并发吞吐、一次要处理上万条音频的流水线——Buzz 是单机工具这类需求建议直接用云语音识别 API另外 Buzz 依赖 CPU AVX2 指令集特别老的机器跑不起来纯命令行用户也可以直接选用它底层的 Whisper.cpp。从这一条命令开始克隆仓库读完 README 里的功能清单再用上面任意一种方式把 Buzz 装起来导入你的第一个音频文件。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