/video-subtitle-master

批量为视频或者音频生成字幕，并可批量将字幕翻译成其它语言。这是一个客户端工具, 跨平台支持 mac 和 windows 系统, 支持百度，火山，deeplx, openai, deepseek, ollama 等多个翻译服务

Primary LanguageTypeScriptMIT LicenseMIT

video-subtitle-master

English | 中文

批量为视频生成字幕，并可将字幕翻译成其它语言。这是在之前的一个开源项目 VideoSubtitleGenerator 的基础上，制作成的一个客户端工具，以方便更多朋友们的使用。

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关于 CUDA 的支持

因为本人使用的是苹果芯片，缺少 window CUDA 的开发环境，对于 CUDA 的支持，开发测试都存在较多场景无法兼顾的情况。

  • 目前提供了 CUDA 11.8.0 和 12.2.0 及 12.4.1 版本的编译，是通过 github action 自动编译的，可能存在环境的兼容问题
  • 要启用 CUDA，需要确定自己的电脑支持 CUDA, 并安装了 CUDA toolkit. CUDA download
  • CUDA toolkit 的版本理论上是向后兼容，请根据你显卡支持的版本，选择合适的版本

关于 Core ML 的支持

从 1.20.0 版本开始，在苹果芯片上，支持使用 Core ML 加速语音识别。如果是苹果芯片，请下载 mac arm64 版本的 release 包。将会自动启动 Core ML 加速。

💥特性

它保留了之前 VideoSubtitleGenerator 这个命令行工具的全部特性，并新增了以下功能:

  • 图形用户界面，操作更加便捷
  • 源语言字幕文件和目标语言字幕文件放在视频同目录下，方便播放时任意挂载字幕文件
  • 批量处理视频/音频/字幕文件
  • 支持视频/音频生成字幕
  • 支持对生成的字幕，或者导入的字幕进行翻译
  • 支持多种翻译服务:
    • 火山引擎翻译
    • 百度翻译
    • DeepLX 翻译 （批量翻译容易存在被限流的情况）
    • 本地模型 Ollama 翻译
    • 支持 OpenAI 风格 API 翻译，如 deepseek, azure 等
  • 自定义字幕文件名，方便兼容不同的播放器挂载字幕识别
  • 自定义翻译后的字幕文件内容，支持纯翻译结果或原字幕+翻译结果
  • 项目集成 whisper.cpp，对 Apple Silicon 进行了优化，有较快的生成速度
  • 项目集成了 fluent-ffmpeg，无须单独安装 ffmpeg
  • 支持运行本地安装的 whisper 命令
  • 支持选择模型下载源（国内镜像源或官方源）
  • 支持自定义并发任务数量

翻译服务

本项目支持多种翻译服务，包括百度翻译、火山引擎翻译、DeepLX、Ollama 本地模型以及 OpenAI 风格的 API。使用这些服务需要相应的 API 密钥或配置。

对于百度翻译、火山引擎等服务的 API 申请方法，可以参考 https://bobtranslate.com/service/ ，感谢 Bob 这款优秀的软件提供的信息。

🔦使用 (普通用户)

请根据自己的电脑系统，芯片，显卡，选择下载对应安装包。

  • 带 generic 的版本，是通用的版本，理论上支持常见的显卡
  • 带 optimized 的版本，是优化版本，提供了针对各个系列显卡的优化，理论上兼容性更强
系统 芯片 显卡 下载安装包
Windows x64 CUDA >= 11.8.0 < 12.0.0 windows-x64_cuda11.8.0
Windows x64 CUDA >= 12.4.1 windows-x64_cuda12.4.1
Windows x64 CUDA >= 12.2.0 windows-x64_cuda12.2.0
Windows x64 无 CUDA windows-x64_no_cuda
Mac Apple 支持 CoreML mac-arm64
Mac Intel 不支持 CoreML mac-x64
  1. 前往 release 页面根据自己的操作系统下载安装包
  2. 安装并运行程序
  3. 在程序中配置所需的翻译服务
  4. 选择要处理的视频文件或字幕文件
  5. 设置相关参数（如源语言、目标语言、模型等）
  6. 开始处理任务

🔦使用 (开发用户)

1️⃣ 克隆本项目在本地

git clone https://github.com/buxuku/video-subtitle-master.git

2️⃣ 在项目中执行 yarn install 或者 npm install

cd video-subtitle-master
yarn install

3️⃣ 依赖包安装好之后，执行 yarn dev 或者 npm run dev 启动项目

yarn dev

手动下载和导入模型

因为模型文件比较大，如果通过该软件下载模型会存在难以下载的情况，可以手动下载模型并导入到应用中。以下是两个可用于下载模型的链接：

  1. 国内镜像源（下载速度较快）： https://hf-mirror.com/ggerganov/whisper.cpp/tree/main

  2. Hugging Face 官方源： https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/tree/main

如果是苹果芯片，需要同时下载模型对应的 encoder.mlmodelc 文件。并解压出来放在模型相同目录下。

下载完成后，您可以通过应用的"模型管理"页面中的"导入模型"功能将下载的模型文件导入到应用中。或者直接复制到模型目录里面即可。

导入步骤：

  1. 在"模型管理"页面中，点击"导入模型"按钮。
  2. 在弹出的文件选择器中，选择您下载的模型文件。
  3. 确认导入后，模型将被添加到您的已安装模型列表中。

常见问题

1.提示应用程序已损坏，无法打开。

在终端中执行以下命令：

sudo xattr -dr com.apple.quarantine /Applications/Video\ Subtitle\ Master.app

然后再次运行应用程序。

贡献

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许可证

本项目采用 MIT 许可证。详情请见 LICENSE 文件。

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