企业官网建设流程全解析

Buzz 离线音频转文字，录音不上传

【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 是一款基于 OpenAI Whisper 的离线音频转录桌面应用。把 MP3、WAV、MP4 等录音或视频文件丢给它，就在你自己的电脑上转成文字稿，全程不经过云端服务器——录音里的原话、客户名字，都留在本地。

安装 Buzz：三种方式任选其一

先让 Buzz 跑起来，三条路都能走通：

• Windows 和 macOS：从官方发布页下载安装包，双击装完即用；
• Linux：一条 Flatpak 命令装完（见下方代码块）；
• Python 用户：备好 Python 3.12 和 ffmpeg，用 pip 安装 buzz-captions，再执行python -m buzz启动。

flatpak install flathub io.github.chidiwilliams.Buzz

启动后如果还没下载过转录模型，打开偏好的 Models 页面，看中哪个尺寸点 Download 即可。模型存在本地，之后转写不用重复下载。

一条录音出文字稿：导入、排队、选模型

点工具栏的 + 号，选择本地音频文件。Buzz 也接受视频页面地址，会先把音视频下载下来再转录。

主界面是一张任务表：文件名、所用模型、任务类型、状态各占一列。一次选几十个文件也可以，Buzz 按顺序逐个处理，完成后状态列变成 Completed。

等结果的时候，模型尺寸值得掂量一下：

引擎侧内置 Whisper、Whisper.cpp、Faster Whisper 等后端：Whisper.cpp 偏速度，Faster Whisper 在 NVIDIA GPU 上更有优势。哪台电脑上谁更快，拿同一段音频各跑一次最直观。各引擎的调用逻辑集中在 buzz/transcriber/ 目录，想细看可以从这里入手。

文字稿变字幕：校对、翻译、导出 SRT

任务完成后双击那一行，打开时间轴视图：每行有开始时间、结束时间和对应文字，底部播放器拖到哪，文字就跳到哪。

在这个界面里做三件事：

1. 逐行改错别字——Whisper 对人名、产品名容易写错，人工过一遍最稳；
2. 点顶部工具条，把整份稿子翻译成另一种语言；
3. 用导出菜单存成 SRT、VTT 或 TXT，其中 SRT/VTT 可以直接挂到视频上。

字幕太长或太碎的话，点 Resize 重排。弹窗里三个参数：单行最大字符数（默认 42）、按句末标点强制断行（默认正则已覆盖中英文常见标点）、两条字幕间隔不足 0.2 秒就合并成一条。调完确认，时间轴立即按新规则重排。

边说边出字：麦克风实时转写

点工具栏的麦克风按钮，Buzz 开始监听麦克风，边说边出字。会议记录、讲座笔记、现场采访这类正在发生的内容，省掉"先录完再转"的等待。演讲场合还能调出演示窗口，把实时字幕直接投到大屏上。

批量转写：命令行与监听文件夹

手里有一整批文件时，可以跳过界面直接跑命令行。常用选项：-m选引擎、-s选模型尺寸、-l选语言、--srt/--vtt/--txt选导出格式、-d指定输出目录、--hide-gui隐藏主窗口。

python -m buzz add -m whispercpp -s medium -l en --srt -d ./out ./interview.mp3

不想敲命令，就开启监听文件夹功能：新文件一放进指定目录，自动进队列转写。插件系统里还有 AI 摘要等扩展，按需启用即可。

建议的第一步：先用 Small 模型把一个短音频从头跑到尾，把导入、结果界面、导出流程走熟，再换 Large 处理正式内容。

【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