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在 Python 中调用 subprocess.run 执行 FFmpeg 命令是视频自动化处理的常见方案。然而，面对 Windows/Linux/macOS 的跨平台兼容性、NVIDIA/Intel

ElevenLabs、HeyGen 等闭源服务已经把跨语言视频翻译体验推到近乎“完美”级别： 嘴型精准同步、音色自然还原、画面完整不失真，几乎就是工业标准。 但一旦涉及 私有化部署 或 开源落地，现实

在开发 pyVideoTrans视频翻译工具 的过程中，我遇到了一个困扰已久的“玄学”Bug。 这个 Bug 最折磨人的地方在于：它不是必现的。 在开发环境下单独测试，甚至在处理前几个视频时，一切都丝

最近，我一直在探索本地化、高性能的 AI 应用。今天分享我封装的一款极简桌面应用：一个支持中英混合的实时语音转文字（STT）工具。它完全在本地运行，延迟低，且能自动添加标点，非常适合会议、访谈记录或语

实时语音转文字，比如会议记录、课堂笔记，这类功能现在很常见，也是很多人感兴趣的热门方向。 那么想不想动手部署一个开源、好玩的实时转录项目 —— WhisperLiveKit。 它能让你在自己的电脑上轻

如果你正在寻找一个完全免费、在自己电脑上运行、并且转录效果顶尖的语音转字幕工具，那么你来对地方了。 这份教程会手把手带你完成所有设置，过程非常简单！ 第一部分：准备工作（如果已有uv和ffmpeg可跳

本文将分享一个用于音频源分离（特别是人声与伴奏分离）的自动化脚本和工作流。该方案利用了 audio-separator 库、FFmpeg 进行媒体预处理，并通过 uv 实现了一个免手动配置、依赖自包含

为什么要做一个 ASS 样式编辑器？ 在视频翻译、字幕制作、AI 配音后处理等场景中，ASS（Advanced SubStation Alpha） 是事实上的工业标准字幕格式。它不仅支持丰富样式（颜色

如果你曾被这些问题困扰，那么这篇文章就是为你准备的。我将用最清晰的逻辑和最易懂的语言，一次性讲透关于字幕的所有核心知识。 第一站：先懂最核心的区别 —— 软字幕 vs. 硬字幕 在讨论任何格式或工具之

多语言的视频转换翻译，最大的难点是声音、画面、字幕对齐，不同语言的语速和表达习惯差异巨大，一句3秒的中文，翻译成英文可能需要4秒，即便同种语言，不同发音人，所需时长也不同。这就导致了配音时长和原始字幕

从长视频中批量剪辑出精彩片段。传统的做法是打开笨重的剪辑软件手动操作，效率低下。作为一个开发者，我们自然会想：能不能写个脚本来自动化这个过程？ 当然可以。但如果想让这个工具更易用，一个图形用户界面是必

我平时做语音转录，最头疼的就是 噪声。 录音里往往有风声、电流声、键盘声、回声……这些杂音一多，转录模型就容易漏听，甚至整句识别不出。 网上的降噪方法很多，大多是基于“大模型”的 AI 降噪，比如 R

语音转录这个领域，OpenAI 的 Whisper 模型无疑是目前知名度最广、支持语言最多的选择。 围绕 Whisper，也涌现出了许多优秀的衍生项目，比如 faster-whisper，以及支持说话

在 Python 开发中，传统上一直习惯使用 venv + pip 来管理虚拟环境和依赖项。这种方式 python 安装后自带，简单方便，但随着项目复杂化，尤其是涉及像 PyTorch 这样的库时，可

Parakeet-TDT 是 NVIDIA NeMo 工具包中的一个语音识别模型，基于 Transformer 架构，适合转录英文语音到文字。它最大的优点是模型体积小，精度不错，速度也快，即使在纯 C

pyVideoTrans 是一款功能强大的视频翻译工具，其核心设计思想是采用模块化、多线程流水线的架构，以实现高效、稳定且可扩展的视频处理流程。 一、 核心处理流程 软件的核心功能是将一个视频自动翻译

Hugging Face Hub 无疑是AI模型库的黄金标准，然而，一个众所周知的事实是，由于网络限制，国内开发者访问 Hugging Face 的体验往往是“在漫长的等待中消磨意志”。社区镜像站 h

在分发AI项目时，我们常常需要用户同时运行多个组件：一个Python后端API（如FastAPI或Flask）、一个前端开发服务器（如Vite或Next.js），有时还需要启动其他依赖服务。对于非技术

在面向Windows的软件开发中，调用外部可执行程序（.exe）是一个常见的需求。Python 的 subprocess 模块为我们提供了强大的工具。通常情况下，一切都很顺利。但当你遇到的那个 .ex

刚开始用 huggingface_hub 下载模型时，我以为一切都会很简单。一行代码，模型到手。但很快，一连串的报错和“意外”行为，让我不得不停下来，搞清楚它背后到底是怎么运作的。 这篇文章，就是我解