pyvideotrans: A Python repository from zhouzaihang

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视频翻译和配音工具

这是一个视频翻译配音工具，可将一种语言的视频翻译为另一种语言配音和字幕的视频。

语音识别基于 openai-whisper 离线模型.

文字翻译支持 google|baidu|tencent|chatGPT|DeepL|DeepLX ，

文字合成语音支持 Microsoft Edge tts Openai TTS-1.

主要用途和使用方式

【翻译视频并配音】根据需要设置各个选项，自由配置组合，实现翻译和配音、自动加减速、合并等

【提取字幕不翻译】选择视频文件，选择视频源语言，则从视频识别出文字并自动导出字幕文件到目标文件夹

【提取字幕并翻译】选择视频文件，选择视频源语言，设置想翻译到的目标语言，则从视频识别出文字并翻译为目标语言，然后导出双语字幕文件到目标文件夹

【字幕和视频合并】选择视频，然后将已有的字幕文件拖拽到右侧字幕区，将源语言和目标语言都设为字幕所用语言、然后选择配音类型和角色，开始执行

【为字幕创建配音】将本地的字幕文件拖拽到右侧字幕编辑器，然后选择目标语言、配音类型和角色，将生成配音后的音频文件到目标文件夹

【音视频识别文字】将视频或音频拖拽到识别窗口，将识别出文字并导出为srt字幕格式

【将文字合成语音】将一段文字或者字幕，使用指定的配音角色生成配音

【从视频分离音频】将视频文件分离为音频文件和无声视频

【音视频字幕合并】音频文件、视频文件、字幕文件合并为一个视频文件

【音视频格式转换】各种格式之间的相互转换

v.mp4

使用预编译版本方法

只可用于 win10 win11 系统/Mac下需自行拉取源码编译
从 release 中下载最新版，解压，双击 sp.exe
原始视频：选择mp4/avi/mov/mkv/mpeg视频,可选择多个视频；
输出视频目录：如果不选择，则默认生成在同目录下的 _video_out，同时在该目录下的srt文件夹中将创建原语言和目标语言的两种字幕文件
选择翻译：可选 google、baidu、chatGPT、DeepL、DeepLX、tencent 翻译渠道
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
视频原始语言：选择待翻译视频里的语言种类
翻译目标语言：选择希望翻译到的语言种类
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

如果“既不嵌入字幕又不选择配音角色”将只生成字幕文件
语音识别模型: 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.

整体识别/预先分割: 整体识别是指直接发送整个语音文件给模型，由模型进行处理，分割可能更精确，但也可能造出30s长度的单字幕，适合有明确静音的音频; 预先分割时指先将音频按10s左右长度切割后再分别发送给模型处理。

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)
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。
音视频对齐: 分别是“配音自动加速”和“视频自动降速”

翻译后不同语言下发音时长不同，比如一句话中文3s，翻译为英文可能5s，导致时长和视频不一致。

2种解决方式:
1. 强制配音加速播放，以便缩短配音时长和视频对齐

2. 强制视频慢速播放，以便延长视频时长和配音对齐。
两者只可选其一

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
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
TTS: 可用 edgeTTS 和 openai TTS模型中选择要合成语音的角色，openai需要使用官方接口或者开通了tts-1模型的三方接口
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
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
将在目标文件夹中视频同名的子目录内，分别生成两种语言的字幕srt文件、原始语音和配音后的wav文件，以方便进一步处理

注意事项:

字幕显示问题

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，

字幕语音对齐问题

翻译后不同语言下发音时长不同，比如一句话中文3s，翻译为英文可能5s，导致时长和视频不一致。

2种解决方式:
1. 强制配音加速播放，以便缩短配音时长和视频对齐

2. 强制视频慢速播放，以便延长视频时长和配音对齐。
两者只可选其一

源码部署

配置好 python 3.9+ 环境
git clone https://github.com/jianchang512/pyvideotrans
cd pyvideotrans
CPU版pip install -r requirements.txt
解压 ffmpeg.zip 到根目录下 (ffmpeg.exe文件)
python sp.py 打开软件界面, python cli.py 命令行执行
如果希望打包为exe的话，请使用命令 pyinstaller sp.py,不要添加 -F 参数
如果需要支持CUDA加速，需要使用 NVIDIA 显卡，升级驱动到最新版并安装 CUDA11.8

CLI 命令行方式使用

点开查看具体使用方法

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

--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

CUDA 加速支持

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 11.8 ,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
去git拉取源码，然后配置好python虚拟环境，然后激活
安装 pip install -r requirements.txt
到此应该可以使用了，如果有问题，那么执行 pip uninstall torch torchaudio torchvision 卸载，然后去 https://pytorch.org/get-started/locally/ 根据你的操作系统类型和 CUDA 版本，选择命令,如下图然后将 pip3 改为 pip，再复制命令去执行。

安装完毕后，在该虚拟环境里，执行 python,等待进入后，再分别执行 import torch,torch.cuda.is_available(),如果有输出，说明CUDA配置正确，否则请检查配置或者重新配置CUDA
CUDA环境配置相对复杂，遇到问题多搜索或发个issue