midpoint/pyvideotrans

Translate the video from one language to another and add dubbing. 将视频从一种语言翻译为另一种语言，并添加配音

English

这是一个视频翻译工具，可将一种语言的视频翻译为另一种语言和配音的视频。 语音识别基于 openai-whisper 离线模型、文字翻译使用google|baidu|chatGPT|DeepL翻译接口，文字合成语音使用 Microsoft Edge tts.

1.mp4.mp4

Youtube

使用预编译版本方法

0. 只可用于 win10 win11 系统/Mac下需自行拉取源码编译

1. 从 release 中下载最新版，解压，双击 sp.exe

2. 原始视频目录：选择mp4视频；

3. 输出视频目录：如果不选择，则默认生成在同目录下的 _video_out

4. 选择翻译：可选 google、baidu、chatGPT、DeepL， baidu/chatGPT/DeepL需点击“设置key”，设置相应信息

5. 网络代理地址：如果你所在地区无法直接访问 google/chatGPT，需要在软件界面 网络代理 中设置代理，比如若使用 v2ray ，则填写 http://127.0.0.1:10809,若clash，则填写 http://127.0.0.1:7890. 如果你修改了默认端口或使用的其他代理软件，则按需填写

6. 视频原始语言：选择待翻译视频里的语言种类

7. 翻译目标语言：选择希望翻译到的语言种类

8. 选择配音：选择翻译目标语言后，可从配音选项中，选择配音角色；

   硬字幕: 是指始终显示字幕，不可隐藏，如果希望网页中播放时也有字幕，请选择硬字幕嵌入

   软字幕: 如果播放器支持字幕管理，可显示或者隐藏字幕，该方式网页中播放时不会显示字幕，某些国产播放器可能不支持,需要将生成的视频同名srt文件和视频放在一个目录下才会显示

   不能“既不嵌入字幕又不选择配音角色”

9. 文字识别模型: 选择 base/small/medium/large/large-v3, 识别效果越来越好，但识别速度越来越慢，所需内存越来越大，第一次将需要下载模型，默认 base,可以预先单独下载模型后，放到 当前软件目录/models目录下.

   模型单独下载地址

   tiny模型

   base模型

   small模型

   medium模型

   large模型

   large-v3模型

   VLC解码器下载

   FFmepg下载(编译版已自带)

10. 配音语速：填写 -90到+90 之间的数字，同样一句话在不同语言语音下，所需时间是不同的，因此配音后可能声画字幕不同步，可以调整此处语速，负数代表降速，正数代表加速播放。

11. 自动加速: 如果翻译后的语音时长大于原时长，并且这里确认选中，那么将强制加速播放该片段，以缩小时长

12. 静音片段: 填写100到2000的数字，代表毫秒，默认 500，即以大于等于 500ms 的静音片段为区间分割语音

13. CUDA加速：确认你的电脑显卡为 N卡，并且已配置好CUDA环境和驱动，则开启选择此项，速度能极大提升

14. 点击 开始按钮 底部会显示当前进度和日志，右侧文本框内显示字幕

15. 字幕解析完成后，将暂停等待修改字幕，如果不做任何操作，60s后将自动继续下一步。也可以在右侧字幕区编辑字幕，然后手动点击继续合成

原始视频统一使用mp4格式，处理速度快，网络兼容性好

采用软合成字幕：字幕作为单独文件嵌入视频，可再次提取出，如果播放器支持，可在播放器字幕管理中启用或禁用字幕； 注意很多国内播放器必须将srt字幕文件和视频放在同一目录下且名字相同，才能加载软字幕，并且可能需要将srt文件转为GBK编码，否则显示乱码，

默认会在 目标输出视频目录 下的srt文件夹中生成视频同名的字幕文件 视频名.srt

对于无法识别的语音将直接复制原语音

源码部署

1. 配置好 python 3.9+ 环境
2. git clone https://github.com/jianchang512/pyvideotrans
3. cd pyvideotrans
4. pip install -r requirements.txt
5. 解压 ffmpeg.zip 到根目录下 (ffmpeg.exe文件)
6. python sp.py 打开软件界面, python cli.py 命令行执行
7. 如果希望打包为exe的话，请使用命令 pyinstaller sp.py,不要添加 -w -F 参数，否则可能闪退(tensorflow缘故)

CLI 命令行方式使用

按照上述源码部署方式部署好后，执行 python cli.py，可在命令行下执行

支持的参数

--source_mp4： 【必填】待翻译视频路径，以.mp4结尾

--target_dir： 翻译后视频存放位置，默认存放源视频目录下的 _video_out 文件夹

--source_language：视频语言代码,默认en ( zh-cn | zh-tw | en | fr | de | ja | ko | ru | es | th | it | pt | vi | ar )

--target_language：目标语言代码,默认zh-cn ( zh-cn | zh-tw | en | fr | de | ja | ko | ru | es | th | it | pt | vi | ar )

zh-cn: Simplified_Chinese
zh-tw: Traditional_Chinese
en: English
fr: French
de: German
ja: Japanese
ko: Korean
ru: Russian
es: Spanish
th: Thai
it: Italian
pt: Portuguese
vi: Vietnamese
ar: Arabic

--proxy：填写 http 代理地址，默认 None,如果所在地区无法访问google，需要填写，例如: http://127.0.0.1:10809

--subtitle_type：1 嵌入硬字幕，2 嵌入软字幕。

硬字幕: 是指始终显示字幕，不可隐藏，如果希望网页中播放时也有字幕，请选择硬字幕嵌入

软字幕: 如果播放器支持字幕管理，可显示或者隐藏字幕，该方式网页中播放时不会显示字幕，某些国产播放器可能不支持

**该参数和 --voice_role 必须至少设置其中一个,也就是不能“既不嵌入字幕又不选择配音角色**

--voice_role：根据所选目标语言代码，填写对应的角色名，注意角色名的前2个字母需要和目标语言代码的前2个字母一致，如果不知道该怎么填写，执行python cli.py show_vioce 将显示每种语言对应可用的角色名称

zh: zh-HK-HiuGaaiNeural, zh-HK-HiuMaanNeural, zh-HK-WanLungNeural, zh-CN-XiaoxiaoNeural, zh-CN-XiaoyiNeural, zh-CN-YunjianNeural, zh-CN-YunxiNeural
, zh-CN-YunxiaNeural, zh-CN-YunyangNeural, zh-CN-liaoning-XiaobeiNeural, zh-TW-HsiaoChenNeural, zh-TW-YunJheNeural, zh-TW-HsiaoYuNeural, zh-CN-shaa
nxi-XiaoniNeural
en: en-AU-NatashaNeural, en-AU-WilliamNeural, en-CA-ClaraNeural, en-CA-LiamNeural, en-HK-SamNeural, en-HK-YanNeural, en-IN-NeerjaExpressiveNeural,
en-IN-NeerjaNeural, en-IN-PrabhatNeural, en-IE-ConnorNeural, en-IE-EmilyNeural, en-KE-AsiliaNeural, en-KE-ChilembaNeural, en-NZ-MitchellNeural, en-
NZ-MollyNeural, en-NG-AbeoNeural, en-NG-EzinneNeural, en-PH-JamesNeural, en-PH-RosaNeural, en-SG-LunaNeural, en-SG-WayneNeural, en-ZA-LeahNeural, e
n-ZA-LukeNeural, en-TZ-ElimuNeural, en-TZ-ImaniNeural, en-GB-LibbyNeural, en-GB-MaisieNeural, en-GB-RyanNeural, en-GB-SoniaNeural, en-GB-ThomasNeur
al, en-US-AriaNeural, en-US-AnaNeural, en-US-ChristopherNeural, en-US-EricNeural, en-US-GuyNeural, en-US-JennyNeural, en-US-MichelleNeural, en-US-R
ogerNeural, en-US-SteffanNeural
fr: fr-BE-CharlineNeural, fr-BE-GerardNeural, fr-CA-AntoineNeural, fr-CA-JeanNeural, fr-CA-SylvieNeural, fr-FR-DeniseNeural, fr-FR-EloiseNeural, fr
-FR-HenriNeural, fr-CH-ArianeNeural, fr-CH-FabriceNeural
de: de-AT-IngridNeural, de-AT-JonasNeural, de-DE-AmalaNeural, de-DE-ConradNeural, de-DE-KatjaNeural, de-DE-KillianNeural, de-CH-JanNeural, de-CH-Le
niNeural    
ja: ja-JP-KeitaNeural, ja-JP-NanamiNeural
ko: ko-KR-InJoonNeural, ko-KR-SunHiNeural    
ru: ru-RU-DmitryNeural, ru-RU-SvetlanaNeural
es: es-AR-ElenaNeural, es-AR-TomasNeural, es-BO-MarceloNeural, es-BO-SofiaNeural, es-CL-CatalinaNeural, es-CL-LorenzoNeural, es-CO-GonzaloNeural, e
s-CO-SalomeNeural, es-CR-JuanNeural, es-CR-MariaNeural, es-CU-BelkysNeural, es-CU-ManuelNeural, es-DO-EmilioNeural, es-DO-RamonaNeural, es-EC-Andre
aNeural, es-EC-LuisNeural, es-SV-LorenaNeural, es-SV-RodrigoNeural, es-GQ-JavierNeural, es-GQ-TeresaNeural, es-GT-AndresNeural, es-GT-MartaNeural,
es-HN-CarlosNeural, es-HN-KarlaNeural, es-MX-DaliaNeural, es-MX-JorgeNeural, es-NI-FedericoNeural, es-NI-YolandaNeural, es-PA-MargaritaNeural, es-P
A-RobertoNeural, es-PY-MarioNeural, es-PY-TaniaNeural, es-PE-AlexNeural, es-PE-CamilaNeural, es-PR-KarinaNeural, es-PR-VictorNeural, es-ES-AlvaroNe
ural, es-ES-ElviraNeural, es-US-AlonsoNeural, es-US-PalomaNeural, es-UY-MateoNeural, es-UY-ValentinaNeural, es-VE-PaolaNeural, es-VE-SebastianNeura
l
th: th-TH-NiwatNeural, th-TH-PremwadeeNeural
it: it-IT-DiegoNeural, it-IT-ElsaNeural, it-IT-IsabellaNeural
pt: pt-BR-AntonioNeural, pt-BR-FranciscaNeural, pt-PT-DuarteNeural, pt-PT-RaquelNeural
vi: vi-VN-HoaiMyNeural, vi-VN-NamMinhNeural
ar: ar-DZ-AminaNeural, ar-DZ-IsmaelNeural, ar-BH-AliNeural, ar-BH-LailaNeural, ar-EG-SalmaNeural, ar-EG-ShakirNeural, ar-IQ-BasselNeural, ar-IQ-Ran
aNeural, ar-JO-SanaNeural, ar-JO-TaimNeural, ar-KW-FahedNeural, ar-KW-NouraNeural, ar-LB-LaylaNeural, ar-LB-RamiNeural, ar-LY-ImanNeural, ar-LY-Oma
rNeural, ar-MA-JamalNeural, ar-MA-MounaNeural, ar-OM-AbdullahNeural, ar-OM-AyshaNeural, ar-QA-AmalNeural, ar-QA-MoazNeural, ar-SA-HamedNeural, ar-S
A-ZariyahNeural, ar-SY-AmanyNeural, ar-SY-LaithNeural, ar-TN-HediNeural, ar-TN-ReemNeural, ar-AE-FatimaNeural, ar-AE-HamdanNeural, ar-YE-MaryamNeural, ar-YE-SalehNeural

--voice_rate：负数降低配音语速，正数加快配音语速，默认0

--voice_silence: 输入100-2000之间的数字，表示静音段的最小毫秒，默认为 500。

--voice_autorate: 如果翻译后的音频时长超过原时长，是否强制加速播放翻译后的音频，以便对齐时长

--whisper_model: 默认为base，可选 base / small / medium / large，效果越来好，速度越来越慢。

cli示例

python cli.py --source_mp4 "D:/video/ex.mp4" --source_language en --target_language zh-cn --proxy "http://127.0.0.1:10809" --voice_replace zh-CN-XiaoxiaoNeural

上述意思是，将源语言为英文的 D:/video/ex.mp4 视频，翻译为中文视频，设置代理 http://127.0.0.1:10809 使用配音角色为 zh-CN-XiaoxiaoNeural

python cli.py --source_mp4 "D:/video/ex.mp4" --source_language zh-cn --target_language en --proxy "http://127.0.0.1"1080 9" --voice_replace en-US-AriaNeural --voice_autorate --whisper_model small

上述意思是，将源语言为中文的 D:/video/ex.mp4 视频，翻译为英文视频，设置代理 http://127.0.0.1:10809 使用配音角色为 en-US-AriaNeural，如果翻译后的语音时长大于原语音，则自动加速，文字识别模型采用 small 模型

软件预览截图

视频前后对比

Demo 原视频和翻译后视频

Youtube demo

CUDA 加速支持

1. 预编译版部分功能支持使用CUDA：如果你的显卡是 Nvidia，可以根据显卡驱动版本和操作系统版本，去安装对应的 CUDA Toolkit ,建议预先将显卡驱动升级到最新版，再去安装。要完整支持CUDA，需要使用源码版在自己电脑部署

2. 源码版使用CUDA：需要安装 pip install -r requirements-gpu.txt 而不是 requirements.txt

3. CUDA 环境配置相对复杂，遇到问题多搜索

致谢

本程序依赖这些开源项目

1. pydub
2. ffmpeg
3. PyQt5
4. SpeechRecognition
5. edge-tts
6. openai-whisper
7. opencv-python