Buzz 离线转录指南本地 Whisper免费导出 SRT 字幕【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 把 OpenAI 的 Whisper 语音模型装在你自己的电脑上录音不上传转录不收费音频丢进去带起止时间的文稿和 SRT 字幕直接从本地出来。做分钟稿、剪视频字幕、翻外语播客都是同一套流程。 一句话定位Buzz 是什么Buzz 是一台跑在本地的离线转录工作站判断标准就一条数据出不出门只由你决定默认情况下它连网都不用。推理全走本机 CPU / GPU任何环节不经过第三方服务器音频、视频、YouTube 链接都能处理产出 TXT / SRT / VTT 三种格式Whisper 全系模型本地下载、随时切换Tiny 到 Large 任你挑Windows / macOS / Linux 都有安装包另有一个 Python 包供服务器调用设备费只付一次模型下载落地之后断网也能照常转录。 最快路径Buzz 怎么装、怎么转出第一段文稿顺序不能反先装应用再下模型最后才碰音频反了后面全卡。按系统选一条安装路径装完即有完整界面。首次启动进 Models 设置页下载模型几十 MB 到 200 MB 出头。把音频拖进主窗口或点工具栏「添加」在线视频直接贴链接。队列自动开跑状态列从排队走到完成窗口最小化、关闭都不影响它跑完。双击任务进详情页点 Export 导出 SRT全程结束。系统安装方式备注Windows官方安装包未签名弹窗选「更多信息 → 仍要运行」macOS.dmg拖进应用程序需 Apple SiliconIntel 只支持到 1.4.5LinuxSnap / Flatpak / AppImage应用商店里搜得到Snap 需先补 portaudio 依赖Python 环境pip 装 buzz-captions 包跑python -m buzz需要 Python 3.12 与 ffmpeg✂️ 场景实战字幕、标人、翻译三个高频活按你手上最急的活挑一个先跑通三个画面覆盖绝大多数日常需求。批量视频出字幕。痛点是云转写按时长计费文件还得先传上去。Buzz 里几十个文件一次拖进去就行队列像自助洗衣房丢下就不管。详情页是带时间轴的表格点哪行播放头就跳到哪播放不暂停、文本直接改改动自动落盘——找不到保存按钮是因为根本不需要。Whisper 直出的句子长短失序直接用 Resize定一个目标长度比如 42 字符按标点断句停顿很短的碎片再拼回整句点一次 Merge 全文件生效最后导出 SRT。会议访谈稿标出说话人。一大篇文字分不清谁说了什么是访谈稿最常见的废稿原因。详情页点「Identify speakers」MSDD 模型可以自动数人也可以手动指定人数——人数已知就填进去相近或偏轻的声音不容易被合并。系统会给每段话标上说话人标签点一下能试听 10 秒随机原声确认再把标签改成真名。外语材料翻译与无人值守批处理。任务类型选 Translate英文播客一步出中文稿。不想开界面时走命令行buzz add一条命令提交输出格式用命令参数指定完整参数见 docs/docs/cli.md。写进脚本就是原始音频进、字幕文件出的流水线再配合文件夹监控指定目录里新落进去的音频自动开工。插件系统内置了 AI 摘要、Word 导出、跳过已转文件等开关和排序都在 Help 菜单里源码在 buzz/plugins/ 目录。⚖️ 关键取舍模型档位和引擎怎么定这张表解决 Buzz 里唯一真正费脑的选择档位开多大。规则就一句文字要交出去直接 large自己看small 封顶就够。档位速度准确率适合Tiny最快一般快速试听、实时跟读Base快尚可随手记笔记、语音备忘Small中等良好会议纪要、访谈初稿Medium较慢很高重要内容精转Large最慢最高字幕制作、可交付文本引擎五选一whisperNVIDIA 卡配 CUDA、whispercppVulkan核显也能跑、fasterwhisper求快、huggingface社区模型、openaiapi接云非必要不用。没有独显就选 whispercpp 最稳有 NVIDIA 卡的去 Help → About Buzz 里装 CUDA 加速large 的耗时明显缩下来。模型管理全在 Models 设置页已下载、可下载分区清晰底部还能填第三方地址把社区优化过的 Whisper 变体拉下来。 卡点清单四个高频问题先对表再动手卡住九成是下面四类先查原因再动机器症状大概率原因动作任务一直停在排队模型还没下载完到 Models 页确认模型就位再补任务文稿错漏多录音噪音大或档位太小先改善录音条件救不回来换 large 重跑机器卡死大文件加重量级模型同跑分批处理并行任务压到最少无独显机器转得慢引擎和硬件不匹配切 whispercpp让核显走 Vulkan✅ 现在就能做装好应用先下 small 模型把那条你拖最久的录音丢进队列看一程速度心里就有底了。速度可接受就换 large 重跑重要文件要交付的文稿进详情页用 Resize 切完直接导 SRT。【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
