企业官网建设流程全解析

Buzz离线语音转文字教程：不联网的本地转录完整指南

【免费下载链接】buzzBuzz transcribes and translates audio offline on your personal computer. Powered by OpenAI's Whisper.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/buz/buzz

Buzz 是一款离线语音转文字工具，完全在你的电脑上运行，音频文件不会离开你的设备。它的核心是 Whisper 语音识别模型，既能转写，也能翻译，还能区分不同说话人。如果你的工作经常要处理会议录音、采访或讲座，又不想把音频上传到云端服务，它会是很合适的选择。下面按实际使用流程，从安装一路讲到导出字幕。

主界面：任务列表显示每个文件的模型、语言与进度，双击任意一行打开转录查看器

把采访录音变成文字稿：从拖拽到导出

你想把昨天的采访录音整理成可编辑的文字稿。把音频文件拖进 Buzz，它会出现在任务列表里。选好语言，再挑一个模型，采访这类内容建议用 medium 级别的模型，准确率更稳。如果受访者总提到某些专有名词或术语，把它们填进初始提示，这些词的识别率会明显提升。点击运行，进度实时更新。

完成后双击任务打开转录查看器，每句文字都能定位到对应音频，点哪句听哪句，方便核对。导出为 TXT，就是一份可以编辑的文字稿底本。多人对话还能用内置的说话人识别，给每段话标上说话人，文字稿不会混在一起。

讲座音频怎么导出成 SRT 字幕

对做视频的人来说，最实用的是字幕导出。流程一样：导入视频文件，Buzz 会自动提取音频再转录。关键在于后处理：任务里开启词级时间戳，转录结果就会带上逐词时间；然后在转录查看器里用调整工具，把过短的字幕行合并、把长句按标点拆开，让每条字幕长度合适。最后导出 SRT 或 VTT，可以直接拖进剪辑软件。

转录查看器：左侧文字、右侧对应音频，调整任何一行时间都会同步到音频

让会议录音自动转录

如果每次会议都留下录音文件，就不必每次手动拖进来。在偏好设置里启用文件夹监视，输入文件夹指向录音存放的目录，之后目录里每出现一个新的音频文件，Buzz 都会自动转录，文本结果保存到你指定的位置。第二天打开 Buzz，纪要已经在那里了。

实时场景可以用录音转录功能：会前启动它，话音落下的同时文字就生成。其中“追加并校正”模式会回头修正前面句子的错误，效果更干净，但对机器要求高一些，建议配置较好的电脑再开。

📦 Windows、macOS 和 Linux 上安装 Buzz

三个平台都有现成的安装方式。Windows 下载安装包按提示走即可，因为程序未签名，系统会弹提示，点“更多信息”后仍要运行。macOS 下载 .dmg 拖进应用程序文件夹，Apple Silicon 芯片可直接满速使用。Linux 可以用下面任一方式：

flatpak install flathub io.github.chidiwilliams.Buzz sudo snap install buzz

习惯命令行的开发者也可以pip install buzz-captions，再用python -m buzz启动，前提是先装好 ffmpeg。

⚙️ 模型怎么选，还有哪些进阶设置

模型大小决定速度和准确率的取舍：tiny 快但糙，large 准但慢，日常用 medium 或 small 比较均衡。偏好设置的“模型”页面可以下载任意尺寸、删除用不上的、设默认模型，Whisper.cpp 还支持量化版本来省内存。

模型页面：管理各个 Whisper 模型，按需下载和删除

硬件方面，Nvidia 显卡有 CUDA 加速，Apple Silicon 原生支持，其余多数显卡（含核显）走 Whisper.cpp 的 Vulkan 也能跑起来。想在脚本里批量转写，可以看看 官方 CLI 文档，一条命令就能出文件：

buzz add -s small -l en --srt --vtt ./interview.mp3

下次收到音频文件时，直接丢进 Buzz 试试，本地转录几分钟搞定，文件全程不出电脑。

【免费下载链接】buzzBuzz transcribes and translates audio offline on your personal computer. Powered by OpenAI's Whisper.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/buz/buzz