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这是一个视频翻译配音工具,可将一种语言的视频翻译为指定语言的视频,自动生成和添加该语言的字幕和配音。
语音识别基于
faster-whisper
离线模型.文字翻译支持
microsoft|google|baidu|tencent|chatGPT|Azure|Gemini|DeepL|DeepLX|离线翻译OTT
,文字合成语音支持
Microsoft Edge tts
Openai TTS-1
Elevenlabs TTS
,配合clone-voice 可实现原音色克隆配音允许保留背景伴奏音乐等(基于uvr5)
支持的语言:中文简繁、英语、韩语、日语、俄语、法语、德语、意大利语、西班牙语、葡萄牙语、越南语、泰国语、阿拉伯语、土耳其语、匈牙利语、印度语
【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
【识别字幕不翻译】选择视频文件,选择视频源语言,则从视频【语音中识别出文字】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【视频语音中识别出文字】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
【文字字幕翻译】将文字或srt字幕文件翻译为其他语言
【人声背景乐分离】将视频中的人声和背景音乐分别分离出来,生成2个音频文件
cn600.mp4
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解压到英文路径下,并且路径中不含有空格。解压后双击 sp.exe (若遇到权限问题可右键使用管理员权限打开)
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未做免杀,杀软可能误报,可忽略或使用源码部署
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注意:必须解压后使用,不可直接压缩包内双击使用,也不可解压后移动sp.exe文件到其他位置
- 配置好 python 3.10->3.11 环境,建议3.10
git clone https://github.com/jianchang512/pyvideotrans
cd pyvideotrans
python -m venv venv
- win下执行
%cd%/venv/scripts/activate
,linux和mac执行source ./venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
,如果遇到版本冲突报错,请使用pip install -r requirements.txt --no-deps
windows 和 linux 如果要启用cuda加速,继续执行 pip uninstall -y torch
卸载,然后执行pip install torch==2.1.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
。(必须有N卡并且配置好CUDA环境)
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win下解压 ffmpeg.zip 到根目录下 (ffmpeg.exe文件),linux和mac 请自行安装 ffmpeg,具体方法可"百度 or Google"
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python sp.py
打开软件界面 -
如果需要支持CUDA加速,需要设备具有 NVIDIA 显卡,具体安装防范见下方 CUDA加速支持
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Ubuntu 下可能还需要安装 Libxcb 库,安装命令
sudo apt-get update sudo apt-get install libxcb-cursor0
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Mac下可能需要执行
brew install libsndfile
安装libsndfile
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原始视频:点击选择mp4/avi/mov/mkv/mpeg视频,可选择多个视频;
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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 microsoft|google|baidu|tencent|chatGPT|Azure|Gemini|DeepL|DeepLX|OTT 翻译渠道
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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
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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
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语音识别模型: 选择 base/small/medium/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,内置base模型,其他模型请单独下载后,解压放到
当前软件目录/models
目录下.如果GPU显存低于4G,不要使用 large-v3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。
特别注意
faster模型:如果下载的是faster模型,下载后解压,将压缩包内的"models--Systran--faster-whisper-xx"文件夹复制到models目录内,解压复制后 models 目录下文件夹列表如下
openai模型:如果下载的是openai模型,下载后直接将里面的 .pt 文件复制到 models文件夹下即可。
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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。
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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。
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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
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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,具体配置方法见下方CUDA加速支持
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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,也可选择clone-voice进行原音色配音
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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
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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
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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
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设置行角色:可对字幕中的每行设定发音角色,首先左侧选好TTS类型和角色,然后点击字幕区右下方“设置行角色”,在每个角色名后面文本中中,填写要使用该角色配音的行编号,如下图:
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保留背景音:如果选择该项,则会先将视频中的人声和背景伴奏分离出来,其中背景伴奏最终再和配音音频合并,最后生成的结果视频中将保留背景伴奏。注意:该功能基于uvr5实现,如果你没有足够的N卡GPU显存,比如8G以上,建议慎重选择,可能非常慢并非常消耗资源。
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原音色克隆配音:首先安装部署clone-voice项目, 下载配置好“文字->声音”模型,然后在本软件中TTS类型中选择“clone-voice”,配音角色选择“clone”,即可实现使用原始视频中的声音进行配音。使用此方式时,为保证效果,将强制进行“人声背景乐分离”。请注意此功能较慢,并且比较消耗系统资源。
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在
videotrans/chatgpt.txt
videotrans/azure.txt
videotrans/gemini.txt
文件中,可分别修改 chatGPT、AzureGPT、Gemini Pro 的提示词,必须注意里面的{lang}
代表翻译到的目标语言,不要删除不要修改。提示词需要保证告知AI将按行发给它的内容翻译后按行返回,返回的行数需要同发给它的行数一致。 -
添加背景音乐:该功能和“保留背景音”类似,但实现方式不同,只可在“标准功能模式”和“字幕创建配音”模式下使用。 “添加背景音乐”是预先从本地计算机中选择一个作为背景声音的音频文件,文件路径显示在右侧文本框中,在处理结束输出结果视频时,将该音频混入,最终生成的视频里会播放该背景音频文件。
如果同时也选中了“保留背景音”,那么原始视频里的背景音也会保留。
添加背景音乐后,如果又不想要了,直接在右侧文本框中删掉显示的内容即可。
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使用google翻译或者chatGPT,提示出错
国内使用google或chatGPT官方接口,都需要挂梯子
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已使用了全局代理,但看起来并没有走代理
需要在软件界面“网络代理”中设置具体的代理地址,格式为 http://127.0.0.1:端口号
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提示 FFmepg 不存在
首先查看确定软件根目录下存在 ffmpeg.exe, ffprobe.exe 文件或是否存在ffmpeg目录,如果不存在,解压 ffmpeg.7z,将这2个文件放到软件根目录下
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windows上开启了 CUDA,但是提示错误
A: 首先查看详细安装方法,确定你已正确安装了cuda相关工具,如果仍存在错误,点击下载 cuBLAS,解压后将里面的dll文件复制到 C:/Windows/System32下
B: 若确定和A无关,那么请检查视频是否是H264编码的mp4,有些高清视频是 H265 编码的,这种不支持,可尝试在“视频工具箱”中转为H264视频
C: GPU下对视频进行硬件解码编码对数据正确性要求严格,容错率几乎为0,任何一点错误都会导致失败,加上显卡型号、驱动版本、CUDA版本、ffmpeg版本不同版本之间的差异等,导致很容易出现兼容性错误。目前加了回退,GPU上失败后自动使用CPU软件编解码。失败时logs目录下日志里会记录出错信息。
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提示模型不存在?
模型分为两类:
一类是适用于“faster模型”的。
下载解压后,会看到文件夹,类似 “models--Systran--faster-whisper-xxx”形式的,xxx代表模型名,比如 base/small/medium/large-v3等,解压后直接将该文件夹复制到此目录下即可。
如果所有faster模型下载后,当前models文件夹下应该能看到这几个文件夹
models--Systran--faster-whisper-base models--Systran--faster-whisper-small models--Systran--faster-whisper-medium models--Systran--faster-whisper-large-v2 models--Systran--faster-whisper-large-v3
另一类是适用于"openai模型的",下载解压后,直接就是 xx.pt 文件,比如 base.pt/small.pt,/medium.pt/large-v3.pt, 直接将该pt文件复制到此文件夹内即可。
如果所有openai模型下载后,当前models文件夹下应该能直接看到 base.pt, small.pt, medium.pt, large-v1.pt, large-v3.pt
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提示目录不存在或权限错误
在sp.exe上右键使用管理员权限打开
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提示错误,但没有详细出错信息
打开logs目录,找到最新的log日志文件,拉到最底部,即可看到报错信息。
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large-v3模型非常慢
如果你没有N卡GPU,或者没有配置好CUDA环境,或者显存低于8G,请不要使用这个模型,否则会非常慢和卡顿
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提示缺少cublasxx.dll文件
有时会遇到“cublasxx.dll不存在”的错误,此时需要下载 cuBLAS,然后将dll文件复制到系统目录下
点击下载 cuBLAS ,解压后将里面的dll文件复制到 C:/Windows/System32下
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怎样使用自定义音色
目前暂不支持该功能,如果有需要,可以选择使用clone-voice进行原音色配音
- 字幕语音无法对齐
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。
- 字幕不显示或显示乱码
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,
- 如何切换软件界面语言/中文or英文
打开软件目录下 videotrans/set.ini 文件,然后将 lang=
后填写语言代码,zh
代表中文,en
代表英文,修改后重启软件
;The default interface follows the system and can also be specified manually here, zh=Chinese interface, en=English interface.
;默认界面跟随系统,也可以在此手动指定,zh=中文界面,en=英文界面
lang =
- 尚未执行完毕就闪退
如果启用了cuda并且电脑已安装好了cuda环境,但没有手动安装配置过cudnn,那么会出现该问题,去安装和cuda匹配的cudnn。比如你安装了cuda12.3,那么就需要下载cudnn for cuda12.x压缩包,然后解压后里面的3个文件夹复制到cuda安装目录下。具体教程参考 https://juejin.cn/post/7318704408727519270
如果cudnn按照教程安装好了仍闪退,那么极大概率是GPU显存不足,可以改为使用 medium模型,显存不足8G时,尽量避免使用largev-3模型,尤其是视频大于20M时,否则可能显存不足而崩溃
请勿随意调整,除非你知道将会发生什么
;如果你不确定修改后将会带来什么影响,请勿随意修改,修改前请做好备份, 如果出问题请恢复
;If you are not sure of the impact of the modification, please do not modify it, please make a backup before modification, and restore it if something goes wrong.
;升级前请做好备份,升级后按照原备份重新修改。请勿直接用备份文件覆盖,因为新版本可能有新增配置
;Please make a backup before upgrading, and re-modify according to the original backup after upgrading. Please don't overwrite the backup file directly, because the new version may have added
;The default interface follows the system and can also be specified manually here, zh=Chinese interface, en=English interface.
;默认界面跟随系统,也可以在此手动指定,zh=中文界面,en=英文界面
lang =
;Video processing quality, integer 0-51, 0 = lossless processing with large size is very slow, 51 = lowest quality with smallest size is the fastest processing speed
;视频处理质量,0-51的整数,0=无损处理尺寸较大速度很慢,51=质量最低尺寸最小处理速度最快
crf=13
;The number of simultaneous voiceovers, 1-10, it is recommended not to be greater than 5, otherwise it is easy to fail
;同时配音的数量,1-10,建议不要大于5,否则容易失败
dubbing_thread=5
;Maximum audio acceleration, default 0, i.e. no limitation, you need to set a number greater than 1-100, such as 1.5, representing the maximum acceleration of 1.5 times, pay attention to how to set the limit, then the subtitle sound will not be able to be aligned
;音频最大加速倍数,默认0,即不限制,需设置大于1-100的数字,比如1.5,代表最大加速1.5倍,注意如何设置了限制,则字幕声音将无法对齐
audio_rate=0
;Maximum permissible slowdown times of the video frequency, default 0, that is, no restriction, you need to set a number greater than 1-20, for example, 1 = on behalf of not slowing down, 20 = down to 1/20 = 0.05 the original speed, pay attention to how to set up the limit, then the subtitles and the screen will not be able to be aligned
;视频频最大允许慢速倍数,默认0,即不限制,需设置大于1-20的数字,比如1=代表不慢速,20=降为1/20=0.05原速度,注意如何设置了限制,则字幕和画面将无法对齐
video_rate=0
;Number of simultaneous translations, 1-20, not too large, otherwise it may trigger the translation api frequency limitation
;同时翻译的数量,1-20,不要太大,否则可能触发翻译api频率限制
trans_thread=15
;Number of translation error retries
;翻译出错重试次数
retries=5
;chatGPT model list
;可供选择的chatGPT模型,以英文逗号分隔
chatgpt_model=gpt-3.5-turbo,gpt-4,gpt-4-turbo-preview
;When separating the background sound, cut the clip, too long audio will exhaust the memory, so cut it and separate it, unit s, default 1800s, i.e. half an hour.
;背景音分离时切分片段,太长的音频会耗尽显存,因此切分后分离,单位s,默认 600s
separate_sec=600
;The number of seconds to pause before subtitle recognition is completed and waiting for translation, and the number of seconds to pause after translation and waiting for dubbing.
;字幕识别完成等待翻译前的暂停秒数,和翻译完等待配音的暂停秒数
countdown_sec=30
;Accelerator cuvid or cuda
;硬件编码设备,cuvid或cuda
hwaccel=cuvid
; Accelerator output format = cuda or nv12
;硬件输出格式,nv12或cuda
hwaccel_output_format=nv12
;not decode video before use -c:v h264_cuvid,false=use -c:v h264_cuvid, true=dont use
;Whether to disable hardware decoding, true=disable, good compatibility; false=enable, there may be compatibility errors on some hardware.
;是否禁用硬件解码,true=禁用,兼容性好;false=启用,可能某些硬件上有兼容错误
no_decode=true
;cuda data type when recognizing subtitles from video, int8 = consumes fewer resources, faster, lower precision, float32 = consumes more resources, slower, higher precision, int8_float16 = device of choice
;从视频中识别字幕时的cuda数据类型,int8=消耗资源少,速度快,精度低,float32=消耗资源多,速度慢,精度高,int8_float16=设备自选
cuda_com_type=int8
; whisper thread 0 is equal cpu core,
;字幕识别时,cpu进程
whisper_threads=4
;whisper num_worker
;字幕识别时,同时工作进程
whisper_worker=1
;Subtitle recognition accuracy adjustment, 1-5, 1 = consume the lowest resources, 5 = consume the most, if the video memory is sufficient, can be set to 5, may achieve more accurate recognition results
;字幕识别时精度调整,1-5,1=消耗资源最低,5=消耗最多,如果显存充足,可以设为5,可能会取得更精确的识别结果
beam_size=1
best_of=1
;Enable custom mute segmentation when in subtitle overall recognition mode, true=enable, can be set to false to disable when video memory is insufficient.
;字幕整体识别模式时启用自定义静音分割片段,true=启用,显存不足时,可以设为false禁用
vad=true
;0 = less GPU resources but slightly worse results, 1 = more GPU resources and better results
;0=占用更少GPU资源但效果略差,1=占用更多GPU资源同时效果更好
temperature=0
;Same as temperature, true=better with more GPUs, false=slightly worse with fewer GPUs.
;同 temperature, true=占用更多GPU效果更好,false=占用更少GPU效果略差
condition_on_previous_text=false
安装CUDA工具 详细安装方法
必须 cuda和cudnn都安装好,否则可能会闪退。
安装完成后执行 python testcuda.py
或 双击 testcuda.exe 如果输出均是 ok ,说明可用
有时会遇到“cublasxx.dll不存在”的错误, 或者未遇到此错误,并且CUDA配置正确,但始终出现识别错误,需要下载 cuBLAS,然后将dll文件复制到系统目录下
点击下载 cuBLAS,解压后将里面的dll文件复制到 C:/Windows/System32下
cli.py 是命令行执行脚本,python cli.py
是最简单的执行方式
接收的参数:
-m mp4视频的绝对地址
具体各项配置参数可在 位于 cli.py 同目录的 cli.ini 中配置,其他待处理的mp4视频地址,也可以通过命令行参数 -m mp4视频绝对地址
方式来配置,比如 python cli.py -m D:/1.mp4
.
cli.ini 里是各项完整参数,第一个参数source_mp4
即代表待处理的视频,如果命令行通过 -m 传参,则使用命令行参数,否则使用此source_mp4
.
-c 配置文件地址
你也可以复制 cli.ini 到其他位置后,通过命令行上 -c cli.ini的绝对路径地址
来指定要使用的配置文件,比如 python cli.py -c E:/conf/cli.ini
, 则会使用该文件里的配置信息,而忽略项目目录下的配置文件。
-cuda
无需后跟值,只要添加即代表启用CUDA加速(如果可用) python cli.py -cuda
示例:python cli.py -cuda -m D:/1.mp4
;命令行参数
;待处理的视频绝对地址,正斜杠做路径分隔符,也可在命令行参数中 -m 后传递
source_mp4=
;网络代理地址,google chatGPT官方china必填
proxy=http://127.0.0.1:10809
;输出结果文件到目录
target_dir=
;视频发音语言,从这里选择 zh-cn zh-tw en fr de ja ko ru es th it pt vi ar tr
source_language=zh-cn
;语音识别语言 无需填写
detect_language=
;翻译到的语言 zh-cn zh-tw en fr de ja ko ru es th it pt vi ar tr
target_language=en
;软字幕嵌入时的语言,不填写
subtitle_language=
;true=启用CUDA
cuda=false
;角色名称,openaiTTS角色名称“alloy,echo,fable,onyx,nova,shimmer”,edgeTTS角色名称从 voice_list.json 中对应语言的角色中寻找。elevenlabsTTS 的角色名称从 elevenlabs.json 中寻找
voice_role=en-CA-ClaraNeural
; 配音加速值,必须以 + 号或 - 号开头,+代表加速,-代表减速,以%结尾
voice_rate=+0%
;可选 edgetTTS openaiTTS elevenlabsTTS
tts_type=edgeTTS
;静音片段,单位ms
voice_silence=500
;all=整体识别,split=预先分割声音片段后识别
whisper_type=all
;语音识别模型可选,base small medium large-v3
whisper_model=base
;翻译渠道,可选 google baidu chatGPT Azure Gemini tencent DeepL DeepLX
translate_type=google
;0=不嵌入字幕,1=嵌入硬字幕,2=嵌入软字幕
subtitle_type=1
;true=配音自动加速
voice_autorate=false
;true=视频自动慢速
video_autorate=false
;deepl翻译的接口地址
deepl_authkey=asdgasg
;自己配置的deeplx服务的接口地址
deeplx_address=http://127.0.0.1:1188
;腾讯翻译id
tencent_SecretId=
;腾讯翻译key
tencent_SecretKey=
;百度翻译id
baidu_appid=
;百度翻译密钥
baidu_miyue=
; elevenlabstts的key
elevenlabstts_key=
;chatGPT 接口地址,以 /v1 结尾,可填写第三方接口地址
chatgpt_api=
;chatGPT的key
chatgpt_key=
;chatGPT模型,可选 gpt-3.5-turbo gpt-4
chatgpt_model=gpt-3.5-turbo
; Azure 的api接口地址
azure_api=
;Azure的key
azure_key=
; Azure的模型名,可选 gpt-3.5-turbo gpt-4
azure_model=gpt-3.5-turbo
;google Gemini 的key
gemini_key=
本程序主要依赖的部分开源项目
- ffmpeg
- PySide6
- edge-tts
- faster-whisper
如果觉得该项目对你有价值,并希望该项目能一直稳定持续维护,欢迎捐助