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Buzz 离线音频转写指南：如何在本机跑通 Whisper 转写与翻译

【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

录音文件越攒越多，逐字手抄字幕已经扛不住了，敏感内容又不方便丢上云端。Buzz 在本机离线完成音频转写与翻译，音轨全程不离开你的电脑。

它替你省掉了什么

音频拖进转写网站排队等结果的日子结束了，Buzz 在本机离线转写，文件不出电脑。

逐字手抄换成按时间戳的段落表，导出 SRT、VTT 直接进剪辑软件。

会议讲座边录边出字，演示窗口挂副屏，现场就能看。

MIT 协议，Python 加 PyQt6 打底，字幕组、语言学习者和脚本用户都够用。

数据流：从输入到产出

输入端比你想的宽：拖进音频或视频会自动抽音轨，不用先转格式；贴个链接也能直接建任务。实时录音时麦克风就是输入源，边说边出字。

处理环节有多后端可选：Whisper、Whisper.cpp、Faster Whisper 和 Hugging Face 模型按硬件挑，模型从 tiny 到 large，Nvidia 卡走 CUDA，其他显卡走 Vulkan 加速。嘈杂录音可以先做语音分离再转写，多人对话还能做说话人识别。

语言可以手动指定，也可以留空让它自动检测；术语多的领域，在高级设置里给初始提示填几句已知词，识别会稳很多。

产出是一张带起止时间戳的段落表，在查看器里点哪段播哪段，顺带核对；导出 TXT、SRT、VTT 一键完成。

自动化这边最省心：监视文件夹里的新文件会自动建任务进队列；buzz add一条命令就能指定后端、语言和输出格式，写进脚本跑批；插件系统内置了 AI 摘要、DOCX 导出、自动字幕时长调整，不用自己再开发。

从零到第一次出结果

1. 从发布页拿 Windows 或 macOS 对应安装包，Windows 包未签名，安装时出现安全警告，选“更多信息”再“仍要运行”。
2. Linux 用户一条命令装好：

flatpak install flathub io.github.chidiwilliams.Buzz

3. 打开应用，按 Ctrl/Cmd+O 或点工具栏加号导入媒体文件。
4. 在任务行里选任务、语言和模型，拿不准语言就留空自动检测。
5. 点运行，首次会按选择自动下载模型，在队列里等进度走完。
6. 完成后打开转录查看器，核对几段，导出 SRT 或 VTT 进剪辑软件。

如果字幕时长不齐，打开段落调整按标点合并、按目标长度重切，再导出。

附注：开发者也可以用pip install buzz-captions装好再python -m buzz（需 Python 3.12 并已装 ffmpeg）；要写进脚本的话，一条命令即可：

buzz add --srt --model-type whispercpp --model-size small meeting.mp3

深水区：调参与排错

如果转写速度慢，先检查模型对当前机器是否太大，降到 tiny 或 base，再换成 Whisper.cpp 后端并打开 GPU 加速。

如果专有名词和术语识别错，先给初始提示填几句示例句，语言确定时手动指定，而不是靠自动检测。

如果 Windows 安装弹安全警告，别担心，安装包只是没做代码签名，“更多信息”→“仍要运行”即可。

如果 PyPI 版本 GPU 不生效，先查 torch 是不是装的 CPU 版，Windows 上按 README 说明改装 CUDA 版 torch 及对应运行库。

如果时间戳和语音对不上，打开查看器用段落调整功能手动校正每段的起止点。

多后端各占一个文件，都放在 buzz/transcriber/，想接新后端从这里入手；AI 摘要、DOCX 导出等内置插件在 buzz/plugins/，照它的模板就能扩新插件；CLI 参数全貌查 docs/docs/ 里的 CLI 文档。

文档与 Issue 入口

使用文档和参数细节，遇到问题或有改进想法，直接去项目 Issues 提交，维护者更新频率很高。不如先拿一段长录音跑通一次，再配好监视文件夹，让新文件自己转。

【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