Note
🌟 如果本项目对您有帮助，记得 Star 🌟 支持一下吧~
📝 推荐识别时使用 Large 模型以获取更好的体验！由于正在备考，更新速度会放缓，感谢理解！
Chenyme-AAVT 全自动视频翻译项目 致力于提供一个简便高效且免费的媒体识别与翻译自动化流程，帮助您快速完成音视频字幕的识别、翻译和处理等多种功能，当然目前项目已经不仅仅是帮您识别并翻译声音，还可以自动化生成营销图文、对字幕单独翻译。计划未来会基于现有基本功能继续加入更多有意思的工具，比如 实时识别、口型校正、声音克隆、音色辨别 等等，敬请期待！
当前已支持的基本功能，非全部功能：
👉 TODO | 待办事项
- 更换更快的Whisper项目
- 支持本地模型加载
- 支持个人微调Whisper模型
- VAD辅助优化
- 字词级断句优化
- 更多的语种识别
- 音色辨别
- 实时语音翻译
- 翻译优化
- 更多的语种翻译
- 更多的翻译模型
- 更多的翻译引擎
- 支持本地大语言模型翻译
- 个性化字幕
- 更多字幕格式
- 字幕预览、实时修改
- 自动化字幕文本校对
- 双字幕
- 视频中文配音
- 声音克隆
- 口型校对
- 生成图文
- 更多写作风格
- 优化生成效率
- 提高成品率
- AI助手
- 视频预览
- 支持识别和翻译多种语言
- 支持 全流程本地化、免费化部署
- 支持对视频 一键生成博客内容、营销图文
- 支持 自动化翻译、二次修改字幕、预览视频
- 支持开启 GPU 加速、VAD 辅助、FFmpeg 加速
- 支持使用 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等众多大模型翻译引擎
Warning
以下解决方法经过本人验证可有效解决，麻烦给颗🌟Star吧!
1. ❌ fbgemm.dll 缺失。此为 pytorch 对 win 的 mkl 文件构建错误，官方已在 2.4.1 Beta 版本中修正，请遇到后重新 Install.bat，并在菜单栏选择 修复版本（2.4.1）修正
2. ❌ cudnn_ops_infer64_8.dll 缺失，导致启用 GPU 失败。请前往 Releases 中下载 CUDA_dll.zip 压缩包解压到CUDA目录 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4\bin 修复
👉 前置环境：Python、FFmpeg、CUDA 说明
Python | 📖 教程
- 💡 选择 Python > 3.8 的版本
- 前往 Python 官网下载 安装程序
- 运行安装，在安装时请点击 ADD TO PATH 选项
FFMpeg | 📖 教程
- 💡 若您不知道如何安装编译，请直接在项目Release中的下载
Win版本，自带编译后的FFMpeg - 前往 FFMpeg 官网下载编译好的 Windows 版本
- 设置 FFmpeg 为环境变量
CUDA(CPU 可忽略) | 📖 教程
- 💡 推荐使用版本为 CUDA11.8、12.1、12.4
- 前往 CUDA 官网下载 CUDA 安装程序
- 安装 CUDA
‼️ 请确保前置环境已准备好后再继续下面的步骤‼️
- 前往 Release 页面下载
Win的最新发行版 （Win/Small）- 运行
1_Install.bat，等待脚本检查，通过后根据界面内提示选择版本安装
- 运行
2_WebUI.bat- 等待 WebUI 自动拉起，或输入网址
localhost:8501- 项目验证密码
chenymeaavt（此为新版本的保护功能，可关闭）
👉 前置环境：Python、Brew、FFMpeg 说明
- 选择 Python > 3.8 的版本
- 前往 Python 官网下载 PGK 安装包
- 运行安装，页面内选择标准安装
- 💡 使用下面的命令进行一键安装安装
brew/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
- 💡 使用下面的命令进行一键安装安装
FFMpegbrew install FFMpeg
‼️ 请确保前置环境已准备好后再继续下面的步骤‼️
- 前往 Release 页面下载
Mac的最新发行版 （Mac/Small）cd Chenyme-AAVT pip3 install -r requirements.txtstreamlit run Chenyme-AAVT.py
- 等待 WebUI 自动拉起，或输入网址
localhost:8501- 项目验证密码
chenymeaavt（此为新版本的保护功能，可关闭）
感谢 @Eisaichen 协助构建此镜像
docker pull chenyme/chenyme-aavt:latest
- 完成后，输入
<您的服务器IP>:8501访问- 项目验证密码
chenymeaavt（此为新版本的保护功能，可关闭）
git clone https://github.com/Chenyme/Chenyme-AAVT cd Chenyme-AAVT docker-compose up -d
- 完成后，输入
<您的服务器IP>:8501访问- 项目验证密码
chenymeaavt（此为新版本的保护功能，可关闭）
💡此版本为 AAVT V0.8.6 的 Linux CUDA 12.1 Docker 版本，最新版本为 V0.9.0
感谢 @dhlsam 提供此版本
具体使用方法，请查阅：📖 issues/36
感谢 @Kirie233 提供 Colab 版本
具体使用方法，请查阅：📖 AAVT.ipynb
