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已经翻译的系列视频上传于 Bilibili, srt 文件已经同步于 Github 仓库, 如有错误, 可以提 issue
更多想要翻译的系列, 可以提 issue, 需要提供视频地址以及简要概括其内容和特点
将英文翻译成中文，并生成双语字幕。
在这个项目中，有三步骤生成视频字幕：
- 第一步：提取：从视频中提取字幕为srt格式。(可选)
- 第二步：翻译：调用 Google Gemini-3.5-flash api 翻译字幕。(阅读API文档以了解更多信息)
- 第三步：合并：合并视频和字幕。(可选)
（可以很容易地支持更多语言）。
LLM 的输出并不总是完美的，因此字幕可能不准确（也许改进提示可以使其更好），因此并项目设立 Subtitle Review 用于收集观众的反馈，从而改进字幕体验。
- 翻译错误是不可避免的，一些代码只是试图减少发生的概率。
- 如果有错误，请删除生成的字幕文件并重试。
- 如果你有解决问题的好方法，分享是一个不错的主意。
prompt 示例：
如果你有视频的srt文件，你只需要按照基本流程（第二步）：
- 将Gemini api复制到api.key。
- 将文件放在
.\subtitle\your_subtitle_foldermain.py会遍历这些文件。（需要在.\subtitle下创建一个文件夹，以下相同） - 运行
main.py。
借助 Openai 的 Whisper 。
- 将视频文件放入视频文件夹。
- 配置 Whisper 依赖环境。
在这个项目中，你需要：
- 获取 Gemini api 提供的 api 。(实际上 Openai api 也是可行的) 复制到
api.key文件。 - 在
translate.py中有一些默认参数，如RPM（请求次数限制）...如果需要，它们都是可更改的。
由于大型语言模型输出的不稳定性,
translate.py中的retranslate函数尝试翻译丢失的文本。但它不能保证没有错误。
可选：如果你不需要硬字幕，请跳过这一步。
merge.py 调用 Ffmpeg 命令来合并视频和字幕。
所以你需要：
- 下载 Ffmpeg 。
- 配置
Ffmpeg(将其设置在系统路径中) 。
在此之前，你需要确保环境中的配置正确。
- Whisper, Pytorch。(如果需要提取字幕)
- Gemini api
- Ffmpeg (如果需要生成内嵌字幕)
- Python 依赖库：查看代码，并安装所需的库。
正在开发中...（需要帮助）
为了解决由LLM产生的翻译错误问题。
收集观众的反馈是个好主意：
需要的脚本：
- Openai api 是可选的，只需更改
translate.py文件。（文件注释中提供了示例） - 为了提高效率，最好在运行 Whisper 时使用显卡。
- 代码的某些地方是冗余的，因此仍有提升的空间，特别是在执行 Ffmpeg 生成和 srt 翻译时的 IO 操作。
- srt 文件标准：
extract.py,merge.py开发, 代码重构subtitle review开发- 命令行开发
- 直接下载 Youtube 视频
QQ 群：700328548