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<source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="readme/screenshot-main.png">
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<img src="readme/screenshot-main.png" alt="CrossSubtitle-AI 截图" width="100%">
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</picture>
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<div align="center">
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# CrossSubtitle-AI
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**AI 驱动的本地优先字幕工作台**
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[](https://github.com/AndySkaura/crosssubtitle-ai/releases)
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[](https://github.com/AndySkaura/crosssubtitle-ai/blob/main/LICENSE)
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[](#)
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[English](./README.en.md) · **简体中文**
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## 简介
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CrossSubtitle-AI 是一款**本地优先**的音视频字幕处理工具。它利用 [Whisper](https://github.com/ggerganov/whisper.cpp) 进行语音识别，结合 [Silero VAD](https://github.com/snakers4/silero-vad) 进行语音活动检测，并支持接入 OpenAI 兼容接口进行智能翻译，帮助你将音视频文件快速转录并翻译为双语字幕。
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整个过程在本地完成语音识别，无需上传音视频文件到任何服务器，保护你的数据隐私。
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## 功能特性
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- **语音识别** — 基于 Whisper 的高精度语音转文字，支持中文、英文、日文、韩文、法文等 17 种源语言
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- **语音活动检测** — Silero VAD 精准切分语音片段，自动过滤静音区域
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- **智能翻译** — 接入 OpenAI 兼容接口（如智谱 GLM、DeepSeek、ChatGPT 等），将原文翻译为目标语言
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- **音频抽取** — 内置 FFmpeg 自动抽取音频并转换为 16kHz 单声道 WAV
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- **多种导出格式** — 支持 SRT、VTT、ASS 三种字幕格式导出
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- **双语导出** — 支持原文 + 译文并排显示的双语字幕导出
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- **字幕编辑器** — 内置字幕编辑器，支持逐条修改原文和译文
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- **拖拽导入** — 支持拖拽文件快速创建任务
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- **任务队列** — 批量处理多个音视频文件，实时查看处理进度
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- **双语界面** — 内置中文 / 英文界面切换
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- **本地优先** — 语音识别完全在本地运行，无需上传数据
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## 使用流程
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1. **选择模式** — 选择「原文」仅做语音识别，或「翻译」模式在识别后自动翻译
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2. **添加任务** — 点击「添加任务」按钮或直接拖拽音视频文件到窗口
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3. **等待处理** — 任务将依次经历：音频抽取 → VAD 切分 → 语音识别 →（可选）翻译
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4. **编辑校对** — 在字幕编辑器中逐条查看、修改识别结果和译文
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5. **导出字幕** — 导出为 SRT、VTT 或 ASS 格式
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## 截图
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| 示例 | 字幕编辑器 |
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|:---:|:---:|
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## 安装
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从 [GitHub Releases](https://github.com/AndySkaura/crosssubtitle-ai/releases) 下载对应平台的安装包：
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| 平台 | 安装包 |
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|:---:|:---:|
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| macOS (Apple Silicon) | `.dmg` |
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| Windows | `.exe` (NSIS 安装包) |
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> 首次启动时需要下载 Whisper 模型（约 500MB），请确保网络通畅。
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## 使用方式
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### 快速开始
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1. 打开应用，在顶部工具栏选择工作模式：
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- **原文** — 仅进行语音识别，输出原文字幕
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- **翻译** — 识别后调用 LLM 接口翻译为指定语言
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2. 点击「添加任务」或拖拽文件到窗口
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3. 等待任务处理完成
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4. 在右侧字幕编辑器中查看和修改结果
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5. 点击「导出」选择格式保存字幕文件
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### 翻译模式配置
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使用翻译功能前需要配置 LLM API：
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- 在「高级设置」中填入 LLM API Base、API Key 和 Model
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- 支持任何兼容 OpenAI API 的服务，如：
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- **智谱 GLM** — 推荐免费使用 GLM-4.7-Flash
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- **DeepSeek**
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- **ChatGPT**
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- **自建服务** — 如 Ollama、vLLM 等
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### 高级设置
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- **Whisper 模型路径** — 指定本地 ggml 模型文件路径
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- **VAD 模型路径** — 指定本地 Silero VAD ONNX 模型路径
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- **批大小 (Batch Size)** — 每批翻译的片段数 (10-15)
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- **上下文 (Context Size)** — 翻译时参考的上下文片段数 (0-5)
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## 开发
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### 环境要求
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- [Rust](https://www.rust-lang.org/) 工具链
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- [Node.js](https://nodejs.org/) (18+)
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- [FFmpeg](https://ffmpeg.org/)（需在命令行中可用）
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- [CMake](https://cmake.org/)（编译 whisper-rs 需要）
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### 本地开发
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```bash
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# 克隆仓库
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git clone https://github.com/AndySkaura/crosssubtitle-ai.git
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cd crosssubtitle-ai
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# 安装前端依赖
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npm install
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# 启动开发模式
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npm run tauri-dev
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```
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### 构建
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```bash
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# macOS DMG 构建
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npm run tauri-build-dmg
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# Windows NSIS 构建
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npm run tauri-build-windows
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```
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## 技术栈
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| 层级 | 技术 |
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|:---|:---|
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| 桌面框架 | [Tauri v2](https://v2.tauri.app/) |
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| 前端框架 | [Vue 3](https://vuejs.org/) + [TypeScript](https://www.typescriptlang.org/) |
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| 状态管理 | [Pinia](https://pinia.vuejs.org/) |
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| 样式 | [Tailwind CSS](https://tailwindcss.com/) |
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| 国际化 | [vue-i18n](https://vue-i18n.intlify.dev/) |
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| 语音识别 | [whisper-rs](https://github.com/tazz4843/whisper-rs) (Whisper) |
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| 语音检测 | [ort](https://github.com/pykeio/ort) (Silero VAD ONNX) |
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| 音频处理 | FFmpeg |
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| LLM 翻译 | OpenAI-compatible API |
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## 项目结构
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```
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src/ Vue 前端界面
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components/ 组件 (TaskQueue, SubtitleEditor)
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stores/ Pinia 状态管理
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locales/ 国际化文件 (zh-CN, en)
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lib/ 类型定义
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src-tauri/ Rust 后端
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src/
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audio.rs 音频抽取与 WAV 读取
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vad.rs Silero VAD 语音活动检测
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whisper.rs Whisper 语音识别接口
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translate.rs OpenAI 兼容翻译接口
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subtitle.rs SRT / VTT / ASS 导出
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task.rs 任务编排与事件广播
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state.rs 应用状态
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```
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## 开源协议
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本项目基于 [MIT](./LICENSE) 协议开源。
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## 致谢
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- [whisper.cpp](https://github.com/ggerganov/whisper.cpp) — 高性能 Whisper 推理实现
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- [Silero VAD](https://github.com/snakers4/silero-vad) — 高精度语音活动检测
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- [Tauri](https://tauri.app/) — 轻量级桌面应用框架
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- 所有贡献者和用户
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---
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<div align="center">
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由 <a href="https://kuraa.cc">kuraa</a> 制作
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</div>
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