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Buzz 本地语音转文字：装完 3 步出字幕，Whisper 离线转录免费用

【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

一段两小时的课程录音躺在硬盘里，你要交一份带时间轴的字幕稿。丢给在线服务，要么排队等，要么担心录音内容出外网；手动逐句打又慢又累。Buzz 把这条流程搬回本地：音频进，文稿和字幕出，全程不联网，也不收订阅费。

项目定位

• 做什么：转写音频、视频文件和 YouTube 链接，支持中英等 99+ 种语言
• 不做什么：文件不上传任何服务器，不依赖在线订阅
• 核心卖点：本地离线转录，MIT 协议开源免费
• 导出 TXT、SRT、VTT 三种格式，字幕可直接进剪辑软件
• 麦克风实时转录，可切全屏演示窗口投给听众
• 多后端可选：NVIDIA 显卡 CUDA、Apple Silicon、集显 Vulkan

装完 3 步跑通

桌面版按平台装：macOS 下 .dmg 打开即用；Windows 装安装包，提示未签名时点"仍要运行"；Linux 用sudo snap install buzz或 Flatpak 一行装好。想用命令行，先备好 Python 3.12 和 FFmpeg，再执行：

pip install buzz-captions python -m buzz

打开后三步出第一条转录：

1. 在模型设置里挑一个 Whisper 模型，第一次会自动下载，之后纯离线
2. 把音频或视频拖进主界面，也支持粘贴 YouTube 链接，任务自动排队
3. 点开始，表格实时显示进度，完成后转写文件自动落盘

全程无注册、无必填配置项，模型缓存在本机，第二次起不再重复拉取。

三个真实用法

批量处理一堆录音：十几个访谈或会议录音一次拖进去，依次排队，进度百分比一目了然。录音条件差，可勾选"转录前语音分离"，嘈杂多人对话准确率更稳。

会议讲座实时转写：点麦克风开始边说边出字。中途想查一句原话，打开转写查看器搜关键词，拖进度条就能定位到那一秒。

给视频出字幕：视频走同样的转录流程，完成后进查看器逐句校对，改错字、微调时间戳。内置字幕调整把每条字幕压到目标长度、按间隔重新切分，符合播出习惯。

模型怎么选

Turbo 在速度和精度之间取平衡。没有银弹，用你自己的语言各测一遍最准。

技巧与快问快答

• 录音条件差先降噪，或转录前开语音分离
• 用"初始提示"填入领域术语、人名，专业内容准确率更稳
• 开文件夹监控，把录音固定丢进某文件夹，新文件自动转录
• 长音频超一小时先分段，更稳不易中断
• 要批量自动化，用 CLI 直接跑脚本

Q：转录慢？换 Tiny/Base 小模型，或给 GPU 加速（CUDA / Vulkan / Apple Silicon）。Q：出现原文没有的"幻觉"词句？Large-V3 偶尔会编造，换 Large-V2 或 Turbo 试试。Q：小语种支持吗？Whisper 覆盖 99+ 种；Hugging Face 后端可选 Meta 的 MMS 模型族，覆盖 1000+ 种语言。

值得花十分钟试一次

拿一个真实、敏感或难处理的文件跑一遍，你就知道它合不合适。

官方文档见 docs/docs/，插件源码见 buzz/plugins/。

【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