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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

在上一篇文章中 ，我们探讨了实现视频配音自动化同步的基本思路，并构建了一个初步的框架。那个框架的核心思想是“解耦”：将流程拆分为准备、决策、执行、合并四个独立的阶段。这个架构让我们摆脱了脆弱的单循环逻

Index-TTS 是一个非常优秀的开源零样本语音合成（TTS）项目，特别是在中文处理方面，能够有效纠正多音字的读音，并且音质和声音相似度都表现优异。 对于希望在自己应用中集成高质量语音能力

将一种语言的视频，配上另一种语言的语音，已经变得越来越普遍。无论是知识分享、影视作品还是产品介绍，好的本地化配音能极大地拉近与观众的距离。但这背后，一个棘手的问题始终存在：如何实现音画同步？ 语言的差

本文将呈现一个经过反复实战验证的“混合架构”解决方案： faster-whisper的精准语音活动检测（内置的sileroVAD）：只利用其最擅长的部分——以毫秒级精度定位人声的起止时间。

结合Whisper的字级时间戳功能与大语言模型（LLM）的强大理解能力，打造一个能智能断句、优化文本并输出结构化数据的全自动字幕处理管道

一大早打开 Google Gemini 准备开始呼叫AI起来干活，却被一行冰冷的 Failed to list models: permission denied 错误提示和随之而来的区域限制页面泼了