Buzz：本地离线音频转录工具，一次导出 3 种字幕格式
【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
会议录音、播客音频堆在硬盘里，你往往只是想要一份能直接用的文字稿。Buzz 能把这件事在你个人电脑上离线完成。它是基于 OpenAI Whisper 的本地离线音频转录与翻译工具，模型全部跑在本地，音频文件不用离开你的机器。
📌 项目速览
- 定位：本地离线音频转录与翻译的桌面应用，文件、链接、麦克风都可作为输入。
- 核心机制：在本地运行 Whisper 系列模型，提供 Whisper.cpp、Faster Whisper、Hugging Face 等多个后端。
- 产出：转录结果可导出 TXT、SRT、VTT 三种格式，字幕文件可直接用于视频剪辑。
- 适合谁：视频创作者、会议记录者、语言学习者，以及想把转录写进脚本流程的开发者。
Buzz 主界面：任务列表逐行展示文件、所选模型和转录进度
⚙️ 核心能力拆解
- 把文件转成可编辑文稿：导入音视频文件会自动提取音轨，转录完成后可逐段调整时间戳和文本。
- 把麦克风录音变成实时文字：会议、课程、访谈边说边转，还配一个演示窗口方便大屏展示。
- 一键导出三种字幕格式：TXT 看全文，SRT/VTT 直接进剪辑软件；开启 Word-Level Timings 还能生成词级时间戳。
- 自选 Whisper 后端：原版 Whisper、Whisper.cpp（Vulkan 加速）、Faster Whisper（CUDA 加速）、Hugging Face 模型，集显甚至纯 CPU 也能跑。
- 区分并分离说话人：说话人识别为文稿标注发言人；嘈杂音频可开启转录前语音分离，提升准确率。
转录查看器：左侧按时间戳排列文稿，右侧播放控制支持速度调节
🚀 从安装到第一次产出（快速上手）
- Windows：下载安装程序，安全警告出现时选「更多信息」→「仍要运行」。
- macOS：下载
.dmg安装文件并安装。 - Linux：
flatpak install flathub io.github.chidiwilliams.Buzz- 开发安装（需要 Python 3.12 和 ffmpeg）：
pip install buzz-captions python -m buzz第一次使用的操作流：
- 顶部菜单点「导入媒体文件」（或
Ctrl/Cmd + O）加入音频文件。 - 选择任务（转录或翻译）、手动指定语言，挑一个模型大小。
- 点「运行」，等待状态变为 Completed。
- 双击任务行打开转录查看器，边播放边校对，然后导出字幕。
🎬 实战工作流
给视频生成字幕：输入一段录屏 MP4，选转录任务并把导出格式设为 SRT，得到一份可直接导入剪辑软件的字幕文件。这是免费字幕生成最直接的路线，安静环境下准确率很高，人工校对量很小。
会议实时记录：输入麦克风声音，选实时录音模式并指定语言后点击录音，得到一份随讲话持续更新的文字记录，演讲场景可切换到演示窗口投屏展示。
命令行批量处理：输入一批音频文件，用buzz add --model-type whispercpp --srt --vtt一次跑完并直接落盘字幕文件，全程无需打开图形界面，方便嵌进现有脚本。
偏好设置中的模型面板：可切换 Whisper 类型并选择模型大小
🔧 让它跑得更稳（调优与排障）
- 如果你遇到转录太慢，先换
tiny或base这类小模型，或改用 Whisper.cpp 后端。 - 如果你遇到 Buzz 崩溃，先检查模型是否下载不完整，在「偏好设置 → Models」删除后重新下载。
- 如果你遇到麦克风访问报错
PaErrorCode-9999，先看系统的麦克风隐私权限是否放行。 - 如果你想在全离线机器上使用，先把模型缓存目录拷到那台机器，scripts/download-models.py 可以提前备好缓存。
- 如果你遇到专有名词识别不准，先手动指定语言，并在高级设置的 Initial prompt 里填入这些词。
🗂️ 技术栈与目录结构
Buzz 用 Python 3.12 编写，界面基于 PyQt6，转录依赖本地运行的 Whisper 系列模型，任务历史存在本机 SQLite 数据库中。
- buzz/transcriber/：转录核心逻辑，封装 Whisper、Whisper.cpp、Faster Whisper 等后端
- buzz/widgets/：主窗口、转录查看器、录音面板等界面组件
- buzz/db/：本地数据库，存放转录任务与分段数据
- buzz/plugins/：插件系统，含 AI 摘要、转录重排等插件
- docs/docs/：官方文档，覆盖安装、CLI、常见问题
🤝 参与项目
遇到 bug 先搜索 Issue，提报时附上日志文件（入口在「帮助 → 关于 Buzz → Show logs」），功能与修复通过 PR 提交，流程见 CONTRIBUTING.md。语言翻译是门槛较低的切入点：运行make translation_po locale=zh_CN生成翻译文件，填完后发起 PR 即可。想从源码构建的话，用git clone --recursive https://gitcode.com/GitHub_Trending/buz/buzz拉取仓库，装好依赖后uv run buzz即可运行。
Buzz 的价值在于把语音转文字的每一步都交还到本地：不上传、不订阅、文件不出机器。手边有闲置音频的话，先装一个 tiny 模型跑一次转录，看看产出再决定要不要深入。
【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
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
