Poradnik

Jak zrobić transkrypcję spotkania offline na Windows

Zaktualizowano 30 września 2026. Artflow Management.

Zapisane nagranie spotkania możesz przetworzyć na swoim komputerze z Windows przy użyciu pobranego lokalnego modelu mowy. Najpierw skonfiguruj i sprawdź aplikację online. Lokalne podsumowania i czat wymagają również pobranego modelu AI. Ten poradnik rozróżnia przetwarzanie nagrania, instalację, pobieranie modeli i usługi, które sam podłączysz.

Co oznacza transkrypcja spotkania offline

Model mowy odczytuje dźwięk i tworzy tekst na Twoim komputerze. Możesz użyć pliku z Teams, Zooma, Meet lub rejestratora; lokalna transkrypcja nie wymaga bota dołączającego do spotkania.

Lokalny transkrypt nie oznacza, że każdy kolejny etap AI jest lokalny. Osobno sprawdź transkrypcję, podsumowania i czat oraz analizę ekranu. Platforma spotkań mogła wcześniej przetwarzać nagranie; lokalny tryb opisuje pracę z zapisanym plikiem po spotkaniu.

Zobacz film demo ScreenBrief: transkrypt, podsumowanie i odpowiedzi z cytatami prowadzącymi do właściwej minuty nagrania.

Przygotuj lokalną transkrypcję

  1. Zainstaluj ScreenBrief z Microsoft Store na Windows 10/11 x64. Pierwsze 5 transkrypcji jest darmowe, a lokalna transkrypcja nie wymaga konta ScreenBrief.
  2. W ustawieniach wybierz lokalną transkrypcję i pobierz wymagany model mowy, kiedy masz internet. Dodatkowe modele lokalne potrzebne do przetwarzania również muszą być dostępne na dysku.
  3. Wybierz krótki plik audio lub wideo zapisany na komputerze. Na pierwszy test wyłącz opcjonalną analizę ekranu.
  4. Rozpocznij transkrypcję i otwórz wynik. Odsłuchaj kilka fragmentów ze znacznikami czasu i sprawdź nazwiska, daty, liczby i oznaczenia mówców.
  5. Jeżeli chcesz lokalne podsumowania lub czat, skonfiguruj Ollamę na tym samym komputerze z pobranym lokalnym modelem. Sprawdź ją na tym nagraniu.
Nagranie z transkryptem i podsumowaniem w ScreenBrief. Transkrypcja i AI do podsumowań mają osobne ustawienia dostawcy.
Nagranie z transkryptem i podsumowaniem w ScreenBrief. Transkrypcja i AI do podsumowań mają osobne ustawienia dostawcy.

Poradnik Ollamy opisuje konfigurację AI do tekstu, a poradnik importu spotkań pomaga znaleźć zapisany plik.

Które etapy zachowują treść nagrania lokalnie?

EtapKonfiguracja lokalnaKiedy treść trafia dalej
Mowa na tekstPobrany lokalny model mowyZewnętrzne API transkrypcji otrzymuje dźwięk
Podsumowania i czatPobrany lokalny model Ollamy na tym komputerzeZewnętrzny dostawca AI, model chmurowy Ollamy lub zdalny serwer otrzymuje tekst
Analiza ekranuWyłączona albo odpowiedni lokalny model obsługujący obrazyZewnętrzny dostawca analizy obrazów otrzymuje potrzebne klatki

Biblioteka nagrań i baza transkryptów są na Twoim dysku. Lokalne przetwarzanie pozostawia pliki na komputerze, dlatego zadbaj również o eksporty, foldery współdzielone i kopie zapasowe. Szczegóły opisuje polityka prywatności.

Sprawdź konfigurację przed pracą offline

Użyj testowego nagrania bez prywatnych informacji. Po instalacji, pobraniu modeli i udanym teście online odłącz internet i sprawdź potrzebny lokalny przepływ pracy. Jeśli będziesz korzystać z notatek AI, uwzględnij podsumowanie i pytanie w czacie.

  • Żądanie pobrania brakującego modelu oznacza, że ten etap nie był przygotowany do pracy offline.
  • Błąd połączenia z dostawcą to powód do sprawdzenia adresu i modelu. Zdalny serwer lub model chmurowy wymaga połączenia sieciowego.
  • Jeżeli transkrypcja działa, a opcjonalne AI nie, sprawdzaj te etapy osobno. Gotowy transkrypt nie dowodzi lokalnego działania podsumowania lub analizy obrazów.

To praktyczny test gotowości, a nie audyt sieci ani obietnica, że aplikacja nigdy się nie łączy. Instalacja, pobieranie modeli, aktualizacje, zakup i podłączone usługi mogą korzystać z internetu. Dostępność offline zależy też od wymaganych modeli, ważnej licencji lub pozostałych darmowych transkrypcji.

Wybierz model i zmierz krótkie nagranie

Korzystaj z wyboru modeli i rozmiarów pobierania pokazanych w zainstalowanej wersji aplikacji. Mniejsze modele mogą być łatwiejsze do uruchomienia. Większe mogą lepiej radzić sobie z trudną mową, ale potrzebują więcej miejsca i zasobów. Rozmiar pliku nie określa pamięci potrzebnej podczas pracy.

Na przykład przetwórz dwuminutowy fragment z rozmówcami, językiem i terminologią typowymi dla Twoich nagrań. Zapisz czas i policz błędy w nazwiskach, liczbach i przeczeniach. W razie potrzeby porównaj inny model na tym samym fragmencie. Wynik będzie użyteczny dla Twojego sprzętu, ale nie gwarantuje tej samej szybkości i dokładności dla każdego materiału.

Użycie CPU lub GPU zależy od silnika, sprzętu i ustawień. Przeczytaj FAQ o sprzęcie i sprawdź informacje o przetwarzaniu w aplikacji. Nie zakładaj, że każda karta graficzna jest obsługiwana.

Czy notatki i zadania też mogą powstać offline?

Tak, przy lokalnej transkrypcji i pobranym lokalnym modelu Ollamy na tym samym komputerze. Model tekstowy może utworzyć podsumowania, decyzje i zadania z transkryptu. Ważne wyniki porównuj z właściwą wypowiedzią i odtwarzanym nagraniem.

Jeżeli rozmówca mówi „budżet ustalimy później”, notatki powinny zostawić go otwartym. Płynne podsumowanie z wymyśloną kwotą, osobą lub terminem wymaga korekty. Benchmark lokalnych modeli pokazuje, dlaczego warto sprawdzać zadania.

Kiedy wybrać inny sposób pracy

  • Długie nagrania na słabym komputerze: najpierw zmierz szybkość lokalnego przetwarzania. Usługa zewnętrzna może być szybsza, ale otrzymuje dźwięk i ma własne koszty oraz warunki postępowania z danymi.
  • Mało miejsca lub pamięci: sprawdź wymagania modeli przed wyborem lokalnego przetwarzania.
  • Potrzeba gwarancji umownych lub formalnego audytu sieci: sama funkcja lokalnego przetwarzania nie dostarcza takiego dowodu.

Sprawdź lokalną transkrypcję na swoim komputerze

Przetwórz krótkie nagranie bez prywatnych informacji. Sprawdź transkrypt i czas pracy. Pierwsze 5 transkrypcji jest darmowe; lokalny model mowy nie wymaga klucza do płatnego API.

Pobierz z Microsoft Store

Windows 10/11 x64 · pierwsze 5 transkrypcji za darmo

Szczegóły przetwarzania nagrań i podłączonych usług: polityka prywatności.