@Lenciel
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不花钱的同声传译
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原文中文，约5500字，阅读约需14分钟。
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内容提要
最近参加技术会议，发现ChatGPT和Kimi的使用量减少，聊天界面仍然不理想。在飞书等场景中使用LLM频率较高。现有解决方案存在安全和灵活性问题。推荐使用Rogue Amoeba的Loopback和Audio Hijack，或者使用ffmpeg和VB-Cable。安装whisper-cpp处理音频文件，或者使用stream处理音频流。转文字后可进一步处理，如总结会议内容。相信大模型的帮助下，端侧场景会更可用。
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关键要点
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最近参加技术会议，发现ChatGPT和Kimi的使用量减少。
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聊天界面仍然不理想，用户在使用LLM时面临压力。
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使用LLM频率最高的场景是嵌入飞书的会议相关功能。
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现有解决方案存在安全和灵活性问题，尤其是音频处理方面。
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推荐使用Rogue Amoeba的Loopback和Audio Hijack，或ffmpeg和VB-Cable。
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安装whisper-cpp处理音频文件，或使用stream处理音频流。
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转文字后可进一步处理，如总结会议内容。
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相信大模型的帮助下，端侧场景会更可用。
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延伸问答
为什么ChatGPT和Kimi的使用量减少？
用户在使用这些产品时面临压力，聊天界面体验不佳，导致活跃度下降。
有哪些推荐的音频处理工具？
推荐使用Rogue Amoeba的Loopback和Audio Hijack，或ffmpeg和VB-Cable。
如何使用whisper-cpp处理音频文件？
安装whisper-cpp后，可以使用命令行参数组合处理音频文件，如翻译和生成字幕。
音频处理的安全性和灵活性问题是什么？
现有解决方案在安全性上存在隐患，特别是将音频交给第三方处理，灵活性不足。
如何在会议中实现实时转录？
可以通过设置VB-Cable转发音频流，并使用whisper-cpp进行实时转录。
音频转文字后可以进行哪些处理？
转文字后可以进行记录、总结或翻译等进一步处理。
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