# 连接世界每一帧

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## 🌟 简介（[在线体验！](https://videolingo.io)） VideoLingo 是一站式视频翻译本地化配音工具，能够一键生成 Netflix 级别的高质量字幕，告别生硬机翻，告别多行字幕，还能加上高质量的克隆配音，让全世界的知识能够跨越语言的障碍共享。主要特点和功能： - 🎥 使用 yt-dlp 从 Youtube 链接下载视频 - **🎙️ 使用 WhisperX 进行单词级和低幻觉字幕识别** - **📝 使用 NLP 和 AI 进行字幕分割** - **📚 自定义 + AI 生成术语库，保证翻译连贯性** - **🔄 三步直译、反思、意译，实现影视级翻译质量** - **✅ 按照 Netflix 标准检查单行长度，绝无双行字幕** - **🗣️ 支持 GPT-SoVITS、Azure、OpenAI 等多种配音方案** - 🚀 一键启动，在 streamlit 中一键出片 - 🌍 多语言支持就绪的 streamlit UI - 📝 详细记录每步操作日志，支持随时中断和恢复进度与同类项目相比的优势：**绝无多行字幕，最佳的翻译质量，无缝的配音体验** ## 🎥 演示

### 双语字幕 --- https://github.com/user-attachments/assets/a5c3d8d1-2b29-4ba9-b0d0-25896829d951

### Cosy2 声音克隆 --- https://github.com/user-attachments/assets/e065fe4c-3694-477f-b4d6-316917df7c0a

### GPT-SoVITS 配音 --- https://github.com/user-attachments/assets/47d965b2-b4ab-4a0b-9d08-b49a7bf3508c

### 语言支持 **输入语言支持：** 🇺🇸 英语 🤩 | 🇷🇺 俄语 😊 | 🇫🇷 法语 🤩 | 🇩🇪 德语 🤩 | 🇮🇹 意大利语 🤩 | 🇪🇸 西班牙语 🤩 | 🇯🇵 日语 😐 | 🇨🇳 中文* 😊 > *中文使用单独的标点增强后的 whisper 模型 **翻译语言支持所有语言，配音语言取决于选取的TTS。** ## 安装遇到问题？在[**这里**](https://share.fastgpt.in/chat/share?shareId=066w11n3r9aq6879r4z0v9rh)与我们的免费在线AI助手交流获取帮助。 > **注意:** 在 Windows 上使用 NVIDIA GPU 加速需要先完成以下步骤: > 1. 安装 [CUDA Toolkit 12.6](https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.6.0/local_installers/cuda_12.6.0_560.76_windows.exe) > 2. 安装 [CUDNN 9.3.0](https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/9.3.0/local_installers/cudnn_9.3.0_windows.exe) > 3. 将 `C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.3\bin\12.6` 添加到系统环境变量 PATH 中 > 4. 重启电脑 > **注意:** FFmpeg 是必需的，请通过包管理器安装： > - Windows：```choco install ffmpeg```（通过 [Chocolatey](https://chocolatey.org/)） > - macOS：```brew install ffmpeg```（通过 [Homebrew](https://brew.sh/)） > - Linux：```sudo apt install ffmpeg```（Debian/Ubuntu） 1. 克隆仓库 ```bash git clone https://github.com/Huanshere/VideoLingo.git cd VideoLingo ``` 2. 安装依赖（需要 `python=3.10`） ```bash conda create -n videolingo python=3.10.0 -y conda activate videolingo python install.py ``` 3. 启动应用 ```bash streamlit run st.py ``` ### Docker 还可以选择使用 Docker（要求 CUDA 12.4 和 NVIDIA Driver 版本 >550），详见[Docker文档](/docs/pages/docs/docker.zh-CN.md)： ```bash docker build -t videolingo . docker run -d -p 8501:8501 --gpus all videolingo ``` ## API 本项目支持 OpenAI-Like 格式的 api 和多种配音接口： - LLM: `claude-3-5-sonnet`, `gpt-4.1`, `deepseek-v3`, `gemini-2.0-flash`, ...（按效果排序，使用 gemini-2.5-flash 时需谨慎...） - WhisperX: 本地运行 WhisperX 或使用 302.ai API - TTS: `azure-tts`, `openai-tts`, `siliconflow-fishtts`, **`fish-tts`**, `GPT-SoVITS`, `edge-tts`, `*custom-tts`(你可以在 custom_tts.py 中自定义 TTS!) > **注意：** VideoLingo 现已与 **[302.ai](https://gpt302.saaslink.net/C2oHR9)** 集成，**一个 API KEY** 即可同时支持 LLM、WhisperX 和 TTS！同时也支持完全本地部署，使用 Ollama 作为 LLM 和 Edge-TTS 作为配音，无需云端 API！详细的安装、API 配置、批量说明可以参见文档：[English](/docs/pages/docs/start.en-US.md) | [简体中文](/docs/pages/docs/start.zh-CN.md) ## 当前限制 1. WhisperX 转录效果可能受到视频背景声影响，因为使用了 wav2vac 模型进行对齐。对于背景音乐较大的视频，请开启人声分离增强。另外，如果字幕以数字或特殊符号结尾，可能会导致提前截断，这是因为 wav2vac 无法将数字字符（如"1"）映射到其发音形式（"one"）。 2. 使用较弱模型时容易在中间过程报错，这是因为对响应的 json 格式要求较为严格。如果出现此错误，请删除 `output` 文件夹后更换 llm 重试，否则重复执行会读取上次错误的响应导致同样错误。 3. 配音功能由于不同语言的语速和语调差异，还受到翻译步骤的影响，可能不能 100% 完美，但本项目做了非常多的语速上的工程处理，尽可能保证配音效果。 4. **多语言视频转录识别仅仅只会保留主要语言**，这是由于 whisperX 在强制对齐单词级字幕时使用的是针对单个语言的特化模型，会因为不认识另一种语言而删去。 5. **无法多角色分别配音**，whisperX 的说话人区分效果不够好用。 ## 📄 许可证本项目采用 Apache 2.0 许可证，衷心感谢以下开源项目的贡献： [whisperX](https://github.com/m-bain/whisperX), [yt-dlp](https://github.com/yt-dlp/yt-dlp), [json_repair](https://github.com/mangiucugna/json_repair), [BELLE](https://github.com/LianjiaTech/BELLE) ## 📬 联系 - 加入 QQ 群寻求解答：875297969 - 在 GitHub 上提交 [Issues](https://github.com/Huanshere/VideoLingo/issues) 或 [Pull Requests](https://github.com/Huanshere/VideoLingo/pulls) - 关注我的 Twitter：[@Huanshere](https://twitter.com/Huanshere) - 联系邮箱：team@videolingo.io ## ⭐ Star History [![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=Huanshere/VideoLingo&type=Timeline)](https://star-history.com/#Huanshere/VideoLingo&Timeline)