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Buzz：离线转录，把音频变成可搜索的文字

【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

三小时的访谈录音躺在桌面上，明天就要交文字稿。Buzz 用 Whisper 在你自己的电脑上完成离线音频转录与翻译，文件不经过云端。适合整理课程笔记的学生、做字幕的创作者，以及不想上传录音的人。

三分钟上手

按系统选一种安装方式：

• macOS / Windows：从 SourceForge 下载预编译包。macOS 新版只支持 Apple 芯片（Intel 机型请用 1.4.5）；Windows 安装包未签名，安装告警选"更多信息 → 仍要运行"
• Linux：

flatpak install flathub io.github.chidiwilliams.Buzz

• PyPI（需 Python 3.12，先装 ffmpeg）：

pip install buzz-captions python -m buzz

首次运行三步走：

1. 点工具栏"+"（或Ctrl/Cmd + O），选一个音频/视频文件
2. 选任务（转录或翻译成英语）、选语言、选模型
3. 点Run，状态变成 Completed 后双击该行打开转录结果

主界面是一张任务列表：可以排队多个文件，每行显示进度，YouTube 链接也能直接导入。

核心能力

导入文件，得到 TXT / SRT / VTT

手工听写意味着数小时的工作。把文件导入窗口（可多选），导出格式选 TXT、SRT 或 VTT，点 Run。完成后得到带时间戳的转录稿，字幕文件可直接拖进剪辑软件。

边说边转：实时录音

会议和讲座里，点工具栏麦克风按钮，选好麦克风和语言，点 Record，句子实时出现；演示窗口还能把实时字幕投给观众。核显笔记本配 Whisper.cpp 加小模型也能跑实时转录。

转录查看器：搜索、播放、修正

双击任务行打开查看器：每行有 Start / End / Text，点行即跳到对应音频位置，支持关键词搜索、播放调速，错词直接改。

说话人识别：谁说了什么

在查看器点Identify speakers，MSDD 模型按说话人分组，你可以把自动标签改成真实姓名，勾选"Merge speaker sentences"能把同一人的连续句子合并。访谈稿从此分得清问答。

进阶选项：引擎与模型怎么选

模型按大小挑：越小越快但越不准，large-v3 更准但更慢，large-v3-turbo 在速度和准确间取平衡，名字带.En的只支持英语。从 medium 起步，嫌慢就换 small。

插件扩展

在Help → Plugins里开关插件，拖拽调整执行顺序：

• AI 摘要plugins/ai_summary/：转录完调用 OpenAI 兼容 API（支持本地 Ollama）生成摘要，写进转录稿 Notes 或音频旁的文本文件
• 字幕重排plugins/transcript_resizer/：把词级分段合并成字幕长度，支持最大字数和按标点切分
• 跳过已转录plugins/skip_already_transcribed/：重复导入或监控文件夹时不重跑

场景验证

• 播客编辑：以前把音频传给在线转录服务，上传下载要等，还担心内容外流；现在把文件拖进窗口，直接导出 SRT。一条视频的字幕周期从半天缩到一次转录。
• 访谈记者：以前靠反复听十几小时访谈手动分段、标注；现在说话人识别按人分组，搜索直接跳关键词。省掉的是重听时间。
• 外语学生：以前 45 分钟的课要手写一遍；现在导入录音、选好语言，查看器里边听边对。手写一晚上的事省了。

避坑与FAQ

• 转录太慢：换小一档模型，或引擎改 Whisper.cpp；Faster Whisper 至少需要 6GB 显存
• 断网能用吗：能。在有网电脑下载模型，把模型目录（Linux 为~/.cache/Buzz/models）拷到离线机同位置
• 安装与麦克风告警：Windows 未签名告警选"仍要运行"即可；麦克风报错 9999 去系统设置里查麦克风权限
• 启动崩溃：多为模型下载中断，Help → Preferences → Models 删掉重下；CPU 需支持 AVX2

下一步行动

1. 下载你系统的预编译版本，导入一段自己的录音跑通全流程
2. 到Help → Preferences → Models下载 medium 模型，用自己母语测一次准确率
3. 获取源码与更多文档：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/buz/buzz

仓库内 docs/docs/ 还有完整的用法与 FAQ。

【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