项目核心信息速览
| 项目信息 | 详细说明 |
|---|---|
| 项目地址 | chidiwilliams/buzz |
| 核心技术栈 | Python，基于 OpenAI Whisper 模型，支持 CUDA/Apple Silicon 硬件加速 |
| 核心定位 | 全平台离线语音转文字/翻译工具，本地处理无隐私泄露风险 |
| 核心功能 | 离线音频转写、实时麦克风转录、说话人识别、多语言翻译、多格式导出 |
| 支持平台 | Windows、macOS、Linux（全平台覆盖） |
| 最新热度 | 近期在开源社区关注度显著提升 |
一、为什么选择 Buzz？解决语音转写的核心痛点
在处理大量会议录音或客户访谈时，语音转写工具的需求非常强烈。以往尝试过不少在线工具，要么需要上传音频文件——涉及商业对话或内部会议记录，总担心隐私泄露；要么没网就直接罢工，出差在外无法使用；还有些工具按分钟收费，长期下来成本不菲。
另一个头疼的问题是，很多工具在有背景噪音或多人对话时，转写准确率大幅下降，后期校对的时间比自己手动打字还长。直到发现 Buzz，这些问题得以一次性解决。它完全在本地运行，不上传任何数据到云端，断网也能正常使用，且基于 OpenAI 的 Whisper 模型，转写准确率优于市面上大部分免费工具，这也是它能快速获得认可的核心原因。
二、核心功能实测：这些亮点真的实用
我在 Windows 和 macOS 两台电脑上都安装了 Buzz，使用一周后，这几个功能让我彻底离不开，实测体验分享给大家：
1. 纯离线运行，隐私安全感强
这是 Buzz 最核心的优势。所有音频处理都在本地完成，无论是上传的音频文件还是麦克风实时录音，都不会经过任何云端服务器。之前处理客户保密访谈录音，用在线工具总提心吊胆，现在用 Buzz 完全不用担心，处理完直接删除本地文件，隐私安全有保障。
2. 转写准确率高，噪音环境也能胜任
Buzz 的核心是 OpenAI 的 Whisper 模型，这在语音识别领域的实力不用多说。实测了三种场景：安静的办公室会议、有轻微空调噪音的访谈、多人交叉对话的研讨会，转写准确率都在 90% 以上。尤其是噪音环境下，比之前用的某在线工具准确率高了不少，后期只需要简单校对几个错别字，大大节省了时间。
此外，它支持 90 多种语言，不管是英文会议还是小语种访谈，都能轻松应对，还能直接把外文转写成中文，对经常对接海外客户的人来说很实用。
3. 实时麦克风转录，开会记笔记利器
这个功能我每天开会都在用。打开 Buzz 选择'麦克风转录'，它能实时把会议对话转写成文字，还能自动区分说话人（需要提前设置）。以前开会要边听边记，经常错过重要内容，现在直接开着转录，会后导出文本整理就行，重点信息一个都不落下。
4. 多格式导出 + 硬件加速，实用性高
转写完成后，支持导出 TXT、SRT、VTT 等多种格式。导出 SRT 格式后，直接就能用到视频剪辑里做字幕，不用再手动调整时间轴；导出 TXT 格式则方便整理成会议纪要，复制粘贴就能用。
另外，它支持 CUDA（NVIDIA 显卡）和 Apple Silicon（M 系列芯片）加速，处理大文件时速度很快。我转写一个 1 小时的会议录音，用 M2 芯片的 MacBook 只花了不到 10 分钟，比纯 CPU 处理快了一半还多。
三、实操指南：全平台安装 + 使用教程
Buzz 的安装和使用都很简单，全平台都有对应的安装方式，整理了详细步骤，还有几个容易踩坑的地方，帮大家少走弯路：
1. 各平台安装方法
✅ Windows 用户
- 方式 1：直接下载安装包：去 GitHub 发布页搜索'Buzz'，下载最新版本的.exe 安装包，双击下一步就能安装完成，自动配置环境；
- 方式 2：命令行安装：打开 PowerShell，输入
winget install --id chidiwilliams.buzz，等待安装完成即可。
