Buzz 快速把 1 小时会议录音转成文字与字幕的本地离线转录工具【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 是一款离线音频转录工具基于 OpenAI Whisper 驱动。把会议录音、视频文件或 YouTube 链接拖进来就能得到带时间戳的转录文本或字幕文件全程音频不离开你的电脑。离线音频转录的三个典型场景会议录音整理拿到一份两小时的会议录音通常只需要其中的结论。把录音导入 Buzz得到按发言分段的带时间戳文字稿导出 TXT 后检索谁说了什么不再需要来回拖动进度条。️活动现场与演讲实时转写做活动主持或公开演讲时在 Buzz 里选好麦克风点 Record句子会随发言实时生成还可以打开独立的展示窗口把实时转录投到大屏给现场观众看。字幕制作与断网使用做视频需要字幕时导入文件时勾选 Word-Level Timings 拿到词级时间戳再用内置的重组工具合并成适合屏幕上屏的字幕行导出 SRT 或 VTT。如果这台电脑没有联网提前在别的机器下载好模型再拷贝过去Buzz 依然能完整工作。文件转录工作流从导入到导出通过 File 菜单的 Import Media File或工具栏的 快捷键 Ctrl/Cmd O添加音频、视频或链接在任务表单中选择任务Transcribe 或 Translate to English、明确指定语言、选择模型后端与尺寸点击 Run任务列表实时显示每个文件从排队到处理再到完成的状态状态显示 Completed 后双击该行打开转录查看器支持全文搜索可配合播放逐段校对在查看器中选择导出格式TXT、SRT 或 VTT。各参数的完整说明见官方使用文档。转录结果精修字幕重组、说话人识别与翻译机器转录大多能用但很少能用就完事。Buzz 在转录查看器里给出三条主要的修正路径字幕重组对带词级时间戳的结果点击 Resize 后有三种规则可选——按时间间隔合并、按标点分割、按最大长度限制把密集的词级碎片整理成能读的字幕行。若原始音频还在本机合并时还会分析音频里的静音段来校准时间轴也可以统一延长每条字幕的停留时间。✂️说话人识别多人对话可以点 Identify speakers系统自动给每个人的句子打上标签每个标签可试听 10 秒片段来核对然后改成真实姓名同一人的连续句子还能合并成一段。翻译默认的 Translate to English 任务由 Whisper 自己完成要翻成其他语言在偏好里配置一个 OpenAI 兼容 API再用查看器上的 Translate 按钮处理已转录的文件。Buzz 1.4.5 起还有插件系统内置插件可生成 AI 摘要、导出 Word 格式的 .docx 文件、转录前用 DeepFilterNet 降噪插件源码在 buzz/plugins/。提升转录准确率与速度的实用技巧手动指定语言自动检测对短音频可能给出错误结果把专有名词、术语写进 Initial prompt减少错拼环境嘈杂时开启 Extract speech先把人声分离出来再转录有 6GB 以上显存的 Nvidia GPU 选 Faster Whisper 后端其余硬件用 Whisper.cpp 更稳实时转录用小模型tiny/base实时性主要取决于模型尺寸显存紧张时换量化版本如 q5模型转录太慢先降模型尺寸再考虑升级硬件本地安装与部署 Buzz从 PyPI 安装需要 Python 3.12 环境并先装好 ffmpegpip install buzz-captions python -m buzzLinux 也可以直接flatpak install flathub io.github.chidiwilliams.Buzz。需要最新开发版本时获取源码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/buz/buzz模型首次使用时自动下载缓存在~/.cache/BuzzLinux、~/Library/Caches/BuzzmacOS、%USERPROFILE%\AppData\Local\Buzz\Buzz\CacheWindows可在 Help → Preferences → Models 里下载、删除或查看存放位置 离线环境用模型下载脚本提前准备好模型缓存整体拷贝到目标机器即可。最低硬件要求是 CPU 支持 AVX2很老的机器无法运行。谁适合用它需要把大量音频留在本地处理、不方便上传云端或只是想快速把录音变成文字和字幕的人Buzz 都能覆盖。如果你的需求是云端批量处理或只有一个文件且不介意上传就不必折腾本地环境了。项目源码与获取入口即上文安装部分给出的仓库地址。【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 快速把 1 小时会议录音转成文字与字幕的本地离线转录工具
Buzz 快速把 1 小时会议录音转成文字与字幕的本地离线转录工具【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 是一款离线音频转录工具基于 OpenAI Whisper 驱动。把会议录音、视频文件或 YouTube 链接拖进来就能得到带时间戳的转录文本或字幕文件全程音频不离开你的电脑。离线音频转录的三个典型场景会议录音整理拿到一份两小时的会议录音通常只需要其中的结论。把录音导入 Buzz得到按发言分段的带时间戳文字稿导出 TXT 后检索谁说了什么不再需要来回拖动进度条。️活动现场与演讲实时转写做活动主持或公开演讲时在 Buzz 里选好麦克风点 Record句子会随发言实时生成还可以打开独立的展示窗口把实时转录投到大屏给现场观众看。字幕制作与断网使用做视频需要字幕时导入文件时勾选 Word-Level Timings 拿到词级时间戳再用内置的重组工具合并成适合屏幕上屏的字幕行导出 SRT 或 VTT。如果这台电脑没有联网提前在别的机器下载好模型再拷贝过去Buzz 依然能完整工作。文件转录工作流从导入到导出通过 File 菜单的 Import Media File或工具栏的 快捷键 Ctrl/Cmd O添加音频、视频或链接在任务表单中选择任务Transcribe 或 Translate to English、明确指定语言、选择模型后端与尺寸点击 Run任务列表实时显示每个文件从排队到处理再到完成的状态状态显示 Completed 后双击该行打开转录查看器支持全文搜索可配合播放逐段校对在查看器中选择导出格式TXT、SRT 或 VTT。各参数的完整说明见官方使用文档。转录结果精修字幕重组、说话人识别与翻译机器转录大多能用但很少能用就完事。Buzz 在转录查看器里给出三条主要的修正路径字幕重组对带词级时间戳的结果点击 Resize 后有三种规则可选——按时间间隔合并、按标点分割、按最大长度限制把密集的词级碎片整理成能读的字幕行。若原始音频还在本机合并时还会分析音频里的静音段来校准时间轴也可以统一延长每条字幕的停留时间。✂️说话人识别多人对话可以点 Identify speakers系统自动给每个人的句子打上标签每个标签可试听 10 秒片段来核对然后改成真实姓名同一人的连续句子还能合并成一段。翻译默认的 Translate to English 任务由 Whisper 自己完成要翻成其他语言在偏好里配置一个 OpenAI 兼容 API再用查看器上的 Translate 按钮处理已转录的文件。Buzz 1.4.5 起还有插件系统内置插件可生成 AI 摘要、导出 Word 格式的 .docx 文件、转录前用 DeepFilterNet 降噪插件源码在 buzz/plugins/。提升转录准确率与速度的实用技巧手动指定语言自动检测对短音频可能给出错误结果把专有名词、术语写进 Initial prompt减少错拼环境嘈杂时开启 Extract speech先把人声分离出来再转录有 6GB 以上显存的 Nvidia GPU 选 Faster Whisper 后端其余硬件用 Whisper.cpp 更稳实时转录用小模型tiny/base实时性主要取决于模型尺寸显存紧张时换量化版本如 q5模型转录太慢先降模型尺寸再考虑升级硬件本地安装与部署 Buzz从 PyPI 安装需要 Python 3.12 环境并先装好 ffmpegpip install buzz-captions python -m buzzLinux 也可以直接flatpak install flathub io.github.chidiwilliams.Buzz。需要最新开发版本时获取源码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/buz/buzz模型首次使用时自动下载缓存在~/.cache/BuzzLinux、~/Library/Caches/BuzzmacOS、%USERPROFILE%\AppData\Local\Buzz\Buzz\CacheWindows可在 Help → Preferences → Models 里下载、删除或查看存放位置 离线环境用模型下载脚本提前准备好模型缓存整体拷贝到目标机器即可。最低硬件要求是 CPU 支持 AVX2很老的机器无法运行。谁适合用它需要把大量音频留在本地处理、不方便上传云端或只是想快速把录音变成文字和字幕的人Buzz 都能覆盖。如果你的需求是云端批量处理或只有一个文件且不介意上传就不必折腾本地环境了。项目源码与获取入口即上文安装部分给出的仓库地址。【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