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项目简介
Video-subtitle-extractor (VSE) 是一款将视频中的硬字幕提取为外挂字幕文件(srt格式)的软件 主要实现了以下功能：
- 提取视频中的关键帧
- 检测视频帧中文本的所在位置
- 识别视频帧中文本的内容
- 过滤非字幕区域的文本
- 去除水印、台标文本、原视频硬字幕，可配合：video-subtitle-remover (VSR)
- 去除重复字幕行，生成srt字幕文件/txt文本文件
- 支持视频字幕批量提取
- 多语言：支持简体中文（中英双语）、繁体中文、英文、日语、韩语、越南语、阿拉伯语、法语、德语、俄语、西班牙语、葡萄牙语、意大利语等87种语言的字幕提取
- 多模式：
- 快速：（推荐）使用轻量模型，快速提取字幕，可能丢少量字幕、存在少量错别字
- 自动：（推荐）自动判断模型，CPU下使用轻量模型；GPU下使用精准模型，提取字幕速度较慢，可能丢少量字幕、几乎不存在错别字
- 精准：（不推荐）使用精准模型，GPU下逐帧检测，不丢字幕，几乎不存在错别字，但速度非常慢
请优先使用快速/自动模式，如果前两种模式存在较多丢字幕轴情况时，再使用精准模式
项目特色：
- 采用本地进行OCR识别，无需设置调用任何API，不需要接入百度、阿里等在线OCR服务即可本地完成文本识别
- 支持GPU加速，GPU加速后可以获得更高的准确率与更快的提取速度
使用说明：
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有使用问题请加群讨论，QQ群：210150985（已满）、806152575（已满）、816881808（已满）、295894827
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点击【打开】后选择视频文件，调整字幕区域，点击【运行】
- 单文件提取：打开文件的时候选择单个视频
- 批量提取：打开文件的时候选择多个视频，确保每个视频的分辨率、字幕区域保持一致
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去除水印文本/替换特定文本：
如果视频中出现特定的文本需要删除，或者特定的文本需要替换，可以编辑
backend/configs/typoMap.json文件，加入你要替换或去除的内容
{
"l'm": "I'm",
"l just": "I just",
"Let'sqo": "Let's go",
"Iife": "life",
"威筋": "威胁",
"性感荷官在线发牌": ""
}
这样就可以把文本中出现的所有“威筋”替换为“威胁”，所有的“性感荷官在线发牌”文本删除
- 视频以及程序路径请不要带中文和空格，否则可能出现未知错误！！！
如：以下存放视频和代码的路径都不行
D:\下载\vse\运行程序.exe（路径含中文）
E:\study\kaoyan\sanshang youya.mp4 （路径含空格）
- 直接下载压缩包解压运行，如果不能运行再按照下面的教程，尝试源码安装conda环境运行
下载地址： Release
有任何改进意见请在ISSUES和DISCUSSION中提出
NVIDIA官方提供了各GPU型号的计算能力列表，您可以参考链接: CUDA GPUs 查看你的GPU适合哪个CUDA版本
NVIDIA 50系显卡需要使用cuda12.8.0及以上版本, 但Paddle3.3.1目前仍未支持，所以建议使用Directml通用版本
识别模式选择说明：
| 模式名称 | GPU | OCR模型尺寸 | 字幕检测引擎 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 快速 | 有/无 | 迷你 | VideoSubFinder | |
| 自动 | 有 | 大 | VideoSubFinder | 推荐 |
| 自动 | 无 | 迷你 | VideoSubFinder | 推荐 |
| 精准 | 有/无 | 大 | VSE | 非常慢 |
Windows/Linux/MacOS环境下字幕检测引擎都是VideoSubFinder
演示
- GUI版：点击查看GPU版本源码运行的安装教程 👈
源码使用说明
1. 安装 Python
请确保您已经安装了 Python 3.12+
- Windows 用户可以前往 Python 官网 下载并安装 Python
- MacOS 用户可以使用 Homebrew 安装：
brew install [email protected] - Linux 用户可以使用包管理器安装，例如 Ubuntu/Debian：
sudo apt update && sudo apt install python3.12 python3.12-venv python3.12-dev
2. 安装依赖文件
请使用虚拟环境来管理项目依赖，避免与系统环境冲突
（1）创建虚拟环境并激活
python -m venv videoEnv
- Windows：
videoEnv\\Scripts\\activate
- MacOS/Linux：
source videoEnv/bin/activate
3. 创建并激活项目目录
切换到源码所在目录：
cd <源码所在目录>
例如：如果您的源代码放在 D 盘的 tools 文件夹下，并且源代码的文件夹名为 video-subtitle-extractor，则输入：
cd D:/tools/video-subtitle-extractor-main
4. 安装合适的运行环境
本项目支持 CUDA（NVIDIA显卡加速）、CPU（无 GPU）、DirectML（AMD、Intel等GPU/APU加速）、ONNX四种运行模式
(1) CUDA（NVIDIA 显卡用户）
请确保您的 NVIDIA 显卡驱动支持所选 CUDA 版本
-
推荐 CUDA 11.8，对应 cuDNN 8.6.0
-
安装 CUDA：
- Windows：CUDA 11.8 下载
- Linux：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run - MacOS 不支持 CUDA
-
安装 cuDNN（CUDA 11.8 对应 cuDNN 8.6.0）：
- Windows cuDNN 8.6.0 下载
- Linux cuDNN 8.6.0 下载
- 安装方法请参考 NVIDIA 官方文档
-
安装 PaddlePaddle GPU 版本（CUDA 11.8）：
pip install paddlepaddle-gpu==3.3.1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/ pip install -r requirements.txt
(2) DirectML（AMD、Intel等GPU/APU加速卡用户）
- 适用于 Windows 设备的 AMD/NVIDIA/Intel GPU
- 安装 ONNX Runtime DirectML 版本：
pip install paddlepaddle==3.3.1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/ pip install -r requirements.txt pip install -r requirements_directml.txt
(3) ONNX (适合macOS、AMD ROCm等环境加速用户, 基础环境与DirectML方式一致，未测试！)
- 使用这个方式部署请勿反馈Issues
- 适用于 Linux 或 macOS 设备的 AMD/Metal GPU/Apple Silicon GPU
- 安装 ONNX Runtime DirectML 版本：
pip install paddlepaddle==3.3.1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/ pip install -r requirements.txt # 阅读文档 https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/ # 根据你的设备选择合适的执行后端, 参考requirements_directml.txt文件修改成合适你环境的依赖 # 例如: # requirements_coreml.txt # paddle2onnx==1.3.1 # onnxruntime-coreml==1.13.1 pip install -r requirements_coreml.txt
(4) CPU 运行（无 GPU 加速）
- 适用于没有 GPU 或不希望使用 GPU 的情况
- 直接安装 CPU 版本 PaddlePaddle：
pip install paddlepaddle==3.3.1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/ pip install -r requirements.txt
5. 运行程序
- 运行图形化界面版本（GUI）
python gui.py
- 运行命令行版本（CLI）
python ./backend/main.py
常见问题与解决方案
1. 运行不正常/没有结果/cuda及cudnn问题
解决方案：根据自己的显卡型号、显卡驱动版本，安装对应的cuda与cudnn
2. 7z文件解压错误
解决方案：升级7-zip解压程序到最新版本
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