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video-subtitle-extractor

简体中文 | [English](README_en.md) <p align="center"><img src="https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-extractor/raw/main/design/icon_1024.png" alt="VSE Logo" width="128"/></p> ## 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) ](https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/tree/main) - 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 <p style="text-align:center;"><img src="design/demo.png" alt="demo.png"/></p> **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**： - 有使用问题请加群讨论，QQ群：210150985（已满）、806152575（已满）、816881808（已满）、295894827 - 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 - 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 ```json { "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**：<a href="https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-extractor/releases"> Release </a> > **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](https://developer.nvidia.com/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 👈](https://www.bilibili.com/video/bv11L4y1Y7Tj) <p style="text-align:center;"><img src="https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-extractor/raw/main/design/demo.gif" alt="demo.gif"/></p> ## 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](https://www.python.org/downloads/windows/) 下载并安装 Python - MacOS 用户可以使用 Homebrew 安装： ```shell brew install [email protected] ``` - Linux 用户可以使用包管理器安装，例如 Ubuntu/Debian： ```shell 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 ```shell python -m venv videoEnv ``` - Windows： ```shell videoEnv\\Scripts\\activate ``` - MacOS/Linux： ```shell source videoEnv/bin/activate ``` #### 3. 创建并激活项目目录 切换到源码所在目录： ```shell 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： > ```shell > 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](https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_522.06_windows.exe) - Linux： ```shell 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](https://developer.download.nvidia.cn/compute/redist/cudnn/v8.6.0/local_installers/11.8/cudnn-windows-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.zip) - [Linux cuDNN 8.6.0 下载](https://developer.download.nvidia.cn/compute/redist/cudnn/v8.6.0/local_installers/11.8/cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.tar.xz) - 安装方法请参考 NVIDIA 官方文档 - 安装 PaddlePaddle GPU 版本（CUDA 11.8）： ```shell 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： ```shell 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： ```shell 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： ```shell 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） ```shell python gui.py ``` - 运行命令行版本（CLI） ```shell 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 ## 赞助 <img src="https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-extractor/raw/main/design/sponsor.png" width="600">