Buzz 用 AI 一鍵影音轉文字：免費準確的語音轉字幕、逐字稿軟體
今天要介紹的是另一款類似的電腦單機軟體：「 Buzz 」，它可以同時支援 Windows、 Mac、 Linux 等不同作業系統，而且介面操作更簡單，轉換效果（取決於你使用的 Whisper 模型大小）與速度（取決於你的電腦硬體）也很好。
這類語音轉文字工具，因為 OpenAI 的 Whisper 算法的加入，轉換出來的影片字幕、錄音逐字稿的效果，可以說有超大幅度的提升，在實用性上更能節省大量的手動修正時間，例如可以用在：
- 學生記錄課堂筆記
- 工作人員會議記錄
- 拍攝影片後進行訪談字幕製作
- YouTube創作者快速產生字幕等等
接下來，就簡單示範一下「 Buzz 」的操作流程，以及實際測試的效果。
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Buzz 操作流程
安裝完成後，一開啟「 Buzz 」，我們只會看到一個匯入影音檔案的「＋」按鈕，先匯入我們要轉換文字的影片或錄音檔案。
接著會彈出一個設定畫面：
- 預設選擇 Whisper AI 模型，你也可以試試看不同的。
- 要覺得使用的運算模型大小，模型愈大，正確度愈高，但需要的電腦硬體也愈高，運算時間也會增加：
- 預設是 tiny ，但起碼要 small 以上大小，才有讓人很滿意的文字轉換效果。
- 轉換方式如果是單純的語音轉文字，就選擇 Transcribe 即可。
- 最後設定要轉換出來的檔案格式。
- 按下「 Run 」。
基本操作上非常簡單直覺。
轉換速度測試：
因為是單機軟體， AI 的運算用我們自己電腦的資源，所以速度基本上取決於我們用什麼設備的電腦，最好有獨立顯示卡。
但如果是沒有獨立顯示卡的筆電可不可以？還是可以的。
例如下面我使用沒有獨立顯示卡的 Surface Pro 來測試，轉換的是一個 100 MB、 20 分鐘長度的錄音檔案（WAV）。
- 當我選擇 tiny 運算模型時，轉換時間是 5 分鐘 48 秒。
- 當我選擇 Small 運算模型時，轉換時間是 24 分鐘 21 秒。
轉換效果比較：
選擇 tiny 運算模型雖然比較快，但是和 Small 模型轉換出來的文字結果，有明顯的落差。
下圖左方是「 Small 」模型轉換出來的結果，右方是「 Tiny 」模型轉換出來的結果。
「 Small 」模型的文字正確度、流暢度明顯的優異許多，基本上已經是只需要很少修正的逐字稿了。而如果使用更大的運算模型，正確度也會繼續提高。
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請問一定要安裝在C槽 或桌面嗎? 安裝在其他地方出現錯誤碼
回覆刪除我的不会
刪除感謝分享，我臨時被要求產出逐字稿，對我來說是個褔音~ 謝謝
回覆刪除我裝了Buzz，每次要執行都閃退。暈~ 本來以為是我的檔案太大或是電腦效能比較差，但連貼youtube十分鐘內的影片網址都閃退，真的很傻眼。
回覆刪除