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himeditator
25b6ad5ed2 release v0.5.0
- 更新了发行说明和用户手册
- 优化了界面显示和功能
- 过滤 Gummy 字幕引擎输出的不完整字幕
2025-07-15 18:48:16 +08:00
himeditator mac
760c01d79e feat(engine): 添加字幕引擎资源消耗监控功能
- 在控制窗口添加引擎状态显示,包括 PID、PPID、CPU 使用率、内存使用量和运行时间
- 优化字幕记录导出和复制功能,支持选择导出内容类型
2025-07-15 13:52:10 +08:00
himeditator
a0a0a2e66d feat(caption): 调整字幕窗口、添加字幕时间轴修改 (#8)
- 新增修改字幕时间功能
- 添加导出字幕记录类型,支持 srt 和 json 格式
- 调整字幕窗口右上角图标为竖向排布
2025-07-14 20:07:22 +08:00
himeditator
665c47d24f feat(linux): 支持 Linux 系统音频输出
- 添加了对 Linux 系统音频输出的支持
- 更新了 README 和用户手册中的平台兼容性信息
- 修改了 AudioStream 类以支持 Linux 平台
2025-07-13 23:28:40 +08:00
himeditator
7f8766b13e docs(engine-manual): 更新字幕引擎开发文档
- 添加了命令行参数指定的详细说明
- 增加了字幕引擎打包和运行的步骤说明
- 修复了一些文档中的错误和拼写问题
2025-07-11 13:25:52 +08:00
himeditator
6920957152 Merge branch 'dev-v0.4.0-vosk' 2025-07-11 02:32:33 +08:00
Chen Janai
0af5bab75d Merge pull request #7 from HiMeditator/dev-v0.4.0-vosk
Release v0.4.0 with Vosk Caption Engine
2025-07-11 01:36:08 +08:00
42 changed files with 915 additions and 289 deletions

4
.npmrc
View File

@@ -1,2 +1,2 @@
# electron_mirror=https://npmmirror.com/mirrors/electron/
# electron_builder_binaries_mirror=https://npmmirror.com/mirrors/electron-builder-binaries/
electron_mirror=https://npmmirror.com/mirrors/electron/
electron_builder_binaries_mirror=https://npmmirror.com/mirrors/electron-builder-binaries/

View File

@@ -4,7 +4,7 @@
<p>Auto Caption 是一个跨平台的实时字幕显示软件。</p>
<p>
<a href="https://github.com/HiMeditator/auto-caption/releases">
<img src="https://img.shields.io/badge/release-0.4.0-blue">
<img src="https://img.shields.io/badge/release-0.5.0-blue">
</a>
<a href="https://github.com/HiMeditator/auto-caption/issues">
<img src="https://img.shields.io/github/issues/HiMeditator/auto-caption?color=orange">
@@ -18,13 +18,11 @@
| <a href="./README_en.md">English</a>
| <a href="./README_ja.md">日本語</a> |
</p>
<p><i>包含 Vosk 本地字幕引擎的 v0.4.0 版本已经发布。<b>目前本地字幕引擎不含翻译</b>,本地翻译模块仍正在开发中...</i></p>
<p><i>v0.5.0 版本已经发布。<b>目前 Vosk 本地字幕引擎效果较差,且不含翻译</b>,更优秀的字幕引擎正在尝试开发中...</i></p>
</div>
![](./assets/media/main_zh.png)
![](./assets/media/main_mac_zh.png)
## 📥 下载
[GitHub Releases](https://github.com/HiMeditator/auto-caption/releases)
@@ -39,7 +37,16 @@
## 📖 基本使用
目前提供了 WindowsmacOS 平台的可安装版本。
软件已经适配了 WindowsmacOS 和 Linux 平台。测试过的平台信息如下:
| 操作系统版本 | 处理器架构 | 获取系统音频输入 | 获取系统音频输出 |
| ------------------ | ---------- | ---------------- | ---------------- |
| Windows 11 24H2 | x64 | ✅ | ✅ |
| macOS Sequoia 15.5 | arm64 | ✅需要额外配置 | ✅ |
| Ubuntu 24.04.2 | x64 | ✅ | ✅ |
| Kali Linux 2022.3 | x64 | ✅ | ✅ |
macOS 平台和 Linux 平台获取系统音频输出需要进行额外设置,详见[Auto Caption 用户手册](./docs/user-manual/zh.md)。
> 国际版的阿里云服务并没有提供 Gummy 模型,因此目前非中国用户无法使用 Gummy 字幕引擎。
@@ -54,7 +61,6 @@
![](./assets/media/vosk_zh.png)
**如果你觉得上述字幕引擎不能满足你的需求,而且你会 Python那么你可以考虑开发自己的字幕引擎。详细说明请参考[字幕引擎说明文档](./docs/engine-manual/zh.md)。**
## ✨ 特性
@@ -66,10 +72,6 @@
- 字幕记录展示与导出
- 生成音频输出或麦克风输入的字幕
说明:
- Windows 和 macOS 平台支持生成音频输出和麦克风输入的字幕,但是 **macOS 平台获取系统音频输出需要进行设置,详见[Auto Caption 用户手册](./docs/user-manual/zh.md)**
- Linux 平台目前无法获取系统音频输出,仅支持生成麦克风输入的字幕
## ⚙️ 自带字幕引擎说明
目前软件自带 2 个字幕引擎,正在规划 1 个新的引擎。它们的详细信息如下。
@@ -137,12 +139,21 @@ subenv/Scripts/activate
source subenv/bin/activate
```
然后安装依赖(注意如果是 Linux 或 macOS 环境,需要注释掉 `requirements.txt` 中的 `PyAudioWPatch`,该模块仅适用于 Windows 环境)。
> 这一步可能会报错,一般是因为构建失败,需要根据报错信息安装对应的构建工具包。
然后安装依赖(这一步可能会报错,一般是因为构建失败,需要根据报错信息安装对应的工具包):
```bash
pip install -r requirements.txt
# Windows
pip install -r requirements_win.txt
# macOS
pip install -r requirements_darwin.txt
# Linux
pip install -r requirements_linux.txt
```
如果在 Linux 系统上安装 samplerate 模块报错,可以尝试使用以下命令单独安装:
```bash
pip install samplerate --only-binary=:all:
```
然后使用 `pyinstaller` 构建项目:
@@ -152,7 +163,7 @@ pyinstaller ./main-gummy.spec
pyinstaller ./main-vosk.spec
```
注意 `main-vosk.spec` 文件中 `vsok` 库的路径可能不正确,需要根据实际状况配置。
注意 `main-vosk.spec` 文件中 `vosk` 库的路径可能不正确,需要根据实际状况配置。
```
# Windows
@@ -168,6 +179,7 @@ vosk_path = str(Path('./subenv/lib/python3.x/site-packages/vosk').resolve())
```bash
npm run dev
```
### 构建项目
注意目前软件只在 Windows 和 macOS 平台上进行了构建和测试,无法保证软件在 Linux 平台下的正确性。

View File

@@ -4,7 +4,7 @@
<p>Auto Caption is a cross-platform real-time caption display software.</p>
<p>
<a href="https://github.com/HiMeditator/auto-caption/releases">
<img src="https://img.shields.io/badge/release-0.4.0-blue">
<img src="https://img.shields.io/badge/release-0.5.0-blue">
</a>
<a href="https://github.com/HiMeditator/auto-caption/issues">
<img src="https://img.shields.io/github/issues/HiMeditator/auto-caption?color=orange">
@@ -18,13 +18,11 @@
| <b>English</b>
| <a href="./README_ja.md">日本語</a> |
</p>
<p><i>The v0.4.0 version with Vosk local caption engine has been released. <b>Currently the local caption engine does not include translation</b>, the local translation module is still under development...</i></p>
<p><i>Version v0.5.0 has been released. <b>The current Vosk local caption engine performs poorly and does not include translation</b>. A better caption engine is under development...</i></p>
</div>
![](./assets/media/main_en.png)
![](./assets/media/main_mac_en.png)
## 📥 Download
[GitHub Releases](https://github.com/HiMeditator/auto-caption/releases)
@@ -39,7 +37,16 @@
## 📖 Basic Usage
Currently, installable versions are available for Windows and macOS platforms.
The software has been adapted for Windows, macOS, and Linux platforms. The tested platform information is as follows:
| OS Version | Architecture | System Audio Input | System Audio Output |
| ------------------ | ------------ | ------------------ | ------------------- |
| Windows 11 24H2 | x64 | ✅ | ✅ |
| macOS Sequoia 15.5 | arm64 | ✅ Additional config required | ✅ |
| Ubuntu 24.04.2 | x64 | ✅ | ✅ |
| Kali Linux 2022.3 | x64 | ✅ | ✅ |
Additional configuration is required to capture system audio output on macOS and Linux platforms. See [Auto Caption User Manual](./docs/user-manual/en.md) for details.
> The international version of Alibaba Cloud services does not provide the Gummy model, so non-Chinese users currently cannot use the Gummy caption engine.
@@ -65,10 +72,6 @@ To use the Vosk local caption engine, first download your required model from [V
- Caption recording display and export
- Generate captions for audio output or microphone input
Notes:
- Windows and macOS platforms support generating captions for both audio output and microphone input, but **macOS requires additional setup to capture system audio output. See [Auto Caption User Manual](./docs/user-manual/en.md) for details.**
- Linux platform currently cannot capture system audio output, only supports generating subtitles for microphone input.
## ⚙️ Built-in Subtitle Engines
Currently, the software comes with 2 subtitle engines, with 1 new engine planned. Details are as follows.
@@ -136,12 +139,21 @@ subenv/Scripts/activate
source subenv/bin/activate
```
Then install dependencies (note: for Linux or macOS environments, you need to comment out `PyAudioWPatch` in `requirements.txt`, as this module is only for Windows environments).
> This step may report errors, usually due to build failures. You need to install corresponding build tools based on the error messages.
Then install dependencies (this step may fail, usually due to build failures - you'll need to install the corresponding tool packages based on the error messages):
```bash
pip install -r requirements.txt
# Windows
pip install -r requirements_win.txt
# macOS
pip install -r requirements_darwin.txt
# Linux
pip install -r requirements_linux.txt
```
If you encounter errors when installing the `samplerate` module on Linux systems, you can try installing it separately with this command:
```bash
pip install samplerate --only-binary=:all:
```
Then use `pyinstaller` to build the project:

View File

@@ -4,7 +4,7 @@
<p>Auto Caption はクロスプラットフォームのリアルタイム字幕表示ソフトウェアです。</p>
<p>
<a href="https://github.com/HiMeditator/auto-caption/releases">
<img src="https://img.shields.io/badge/release-0.4.0-blue">
<img src="https://img.shields.io/badge/release-0.5.0-blue">
</a>
<a href="https://github.com/HiMeditator/auto-caption/issues">
<img src="https://img.shields.io/github/issues/HiMeditator/auto-caption?color=orange">
@@ -18,13 +18,11 @@
| <a href="./README_en.md">English</a>
| <b>日本語</b> |
</p>
<p><i>Voskローカル字幕エンジンを含む v0.4.0 バージョンがリリースされました。<b>現在ローカル字幕エンジンは翻訳機能含まれておりません</b>。ローカル翻訳モジュールは現在も開発中です...</i></p>
<p><i>バージョン v0.5.0 がリリースされました。<b>現在の Vosk ローカル字幕エンジンは性能が低く、翻訳機能含まれてません</b>。より優れた字幕エンジンを開発中です...</i></p>
</div>
![](./assets/media/main_ja.png)
![](./assets/media/main_mac_ja.png)
## 📥 ダウンロード
[GitHub Releases](https://github.com/HiMeditator/auto-caption/releases)
@@ -39,7 +37,16 @@
## 📖 基本使い方
現在、WindowsmacOS プラットフォーム向けのインストール可能なバージョンを提供しています。
このソフトウェアはWindowsmacOS、Linuxプラットフォームに対応しています。テスト済みのプラットフォーム情報は以下の通りです:
| OS バージョン | アーキテクチャ | システムオーディオ入力 | システムオーディオ出力 |
| ------------------ | ------------ | ------------------ | ------------------- |
| Windows 11 24H2 | x64 | ✅ | ✅ |
| macOS Sequoia 15.5 | arm64 | ✅ 追加設定が必要 | ✅ |
| Ubuntu 24.04.2 | x64 | ✅ | ✅ |
| Kali Linux 2022.3 | x64 | ✅ | ✅ |
macOSおよびLinuxプラットフォームでシステムオーディオ出力を取得するには追加設定が必要です。詳細は[Auto Captionユーザーマニュアル](./docs/user-manual/ja.md)をご覧ください。
> 阿里雲の国際版サービスでは Gummy モデルを提供していないため、現在中国以外のユーザーは Gummy 字幕エンジンを使用できません。
@@ -65,10 +72,6 @@ Vosk ローカル字幕エンジンを使用するには、まず [Vosk Models](
- 字幕記録の表示とエクスポート
- オーディオ出力またはマイク入力からの字幕生成
注記:
- Windows と macOS プラットフォームはオーディオ出力とマイク入力の両方からの字幕生成をサポートしていますが、**macOS プラットフォームでシステムオーディオ出力を取得するには設定が必要です。詳細は[Auto Caption ユーザーマニュアル](./docs/user-manual/ja.md)をご覧ください。**
- Linux プラットフォームは現在システムオーディオ出力を取得できず、マイク入力からの字幕生成のみをサポートしています。
## ⚙️ 字幕エンジン説明
現在ソフトウェアには2つの字幕エンジンが組み込まれており、1つの新しいエンジンを計画中です。詳細は以下の通りです。
@@ -136,12 +139,21 @@ subenv/Scripts/activate
source subenv/bin/activate
```
その後、依存関係をインストールします(Linux または macOS 環境の場合、`requirements.txt` 内の `PyAudioWPatch` をコメントアウトする必要があります。このモジュールは Windows 環境専用です)。
> このステップでエラーが発生する場合があります。一般的にはビルド失敗が原因で、エラーメッセージに基づいて対応するビルドツールパッケージをインストールする必要があります。
次に依存関係をインストールします(このステップは失敗する可能性があります、通常はビルド失敗が原因です - エラーメッセージに基づいて対応するツールパッケージをインストールする必要があります):
```bash
pip install -r requirements.txt
# Windows
pip install -r requirements_win.txt
# macOS
pip install -r requirements_darwin.txt
# Linux
pip install -r requirements_linux.txt
```
Linuxシステムで`samplerate`モジュールのインストールに問題が発生した場合、以下のコマンドで個別にインストールを試すことができます:
```bash
pip install samplerate --only-binary=:all:
```
その後、`pyinstaller` を使用してプロジェクトをビルドします:

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 462 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 367 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 477 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 382 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 2.7 MiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 2.7 MiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 2.8 MiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 468 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 372 KiB

View File

@@ -1,8 +1,12 @@
# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-
from pathlib import Path
import sys
vosk_path = str(Path('./subenv/Lib/site-packages/vosk').resolve())
if sys.platform == 'win32':
vosk_path = str(Path('./subenv/Lib/site-packages/vosk').resolve())
else:
vosk_path = str(Path('./subenv/lib/python3.12/site-packages/vosk').resolve())
a = Analysis(
['main-vosk.py'],

View File

@@ -2,6 +2,5 @@ dashscope
numpy
samplerate
PyAudio
PyAudioWPatch # Windows only
vosk
pyinstaller

View File

@@ -0,0 +1,5 @@
dashscope
numpy
vosk
pyinstaller
samplerate # pip install samplerate --only-binary=:all:

View File

@@ -0,0 +1,7 @@
dashscope
numpy
samplerate
PyAudio
PyAudioWPatch
vosk
pyinstaller

View File

@@ -1,7 +1,34 @@
"""获取 Linux 系统音频输入流"""
import pyaudio
import subprocess
def findMonitorSource():
result = subprocess.run(
["pactl", "list", "short", "sources"],
stdout=subprocess.PIPE, text=True
)
lines = result.stdout.splitlines()
for line in lines:
parts = line.split('\t')
if len(parts) >= 2 and ".monitor" in parts[1]:
return parts[1]
raise RuntimeError("System output monitor device not found")
def findInputSource():
result = subprocess.run(
["pactl", "list", "short", "sources"],
stdout=subprocess.PIPE, text=True
)
lines = result.stdout.splitlines()
for line in lines:
parts = line.split('\t')
name = parts[1]
if ".monitor" not in name:
return name
raise RuntimeError("Microphone input device not found")
class AudioStream:
"""
@@ -13,26 +40,26 @@ class AudioStream:
"""
def __init__(self, audio_type=1, chunk_rate=20):
self.audio_type = audio_type
self.mic = pyaudio.PyAudio()
self.device = self.mic.get_default_input_device_info()
self.stream = None
self.SAMP_WIDTH = pyaudio.get_sample_size(pyaudio.paInt16)
self.FORMAT = pyaudio.paInt16
self.CHANNELS = self.device["maxInputChannels"]
self.RATE = int(self.device["defaultSampleRate"])
if self.audio_type == 0:
self.source = findMonitorSource()
else:
self.source = findInputSource()
self.process = None
self.SAMP_WIDTH = 2
self.FORMAT = 16
self.CHANNELS = 2
self.RATE = 48000
self.CHUNK = self.RATE // chunk_rate
self.INDEX = self.device["index"]
def printInfo(self):
dev_info = f"""
采样输入设备
- 设备类型:{ "音频输Linux平台目前仅支持该项" }
- 序号{self.device['index']}
- 名称{self.device['name']}
- 最大输入通道数:{self.device['maxInputChannels']}
- 默认低输入延迟:{self.device['defaultLowInputLatency']}s
- 默认高输入延迟:{self.device['defaultHighInputLatency']}s
- 默认采样率:{self.device['defaultSampleRate']}Hz
音频捕获进程
- 捕获类型:{"音频输" if self.audio_type == 0 else "音频输入"}
- 设备源{self.source}
- 捕获进程PID{self.process.pid if self.process else "None"}
音频样本块大小:{self.CHUNK}
样本位宽:{self.SAMP_WIDTH}
@@ -44,30 +71,24 @@ class AudioStream:
def openStream(self):
"""
打开并返回系统音频输出流
启动音频捕获进程
"""
if self.stream: return self.stream
self.stream = self.mic.open(
format = self.FORMAT,
channels = int(self.CHANNELS),
rate = self.RATE,
input = True,
input_device_index = int(self.INDEX)
self.process = subprocess.Popen(
["parec", "-d", self.source, "--format=s16le", "--rate=48000", "--channels=2"],
stdout=subprocess.PIPE
)
return self.stream
def read_chunk(self):
"""
读取音频数据
"""
if not self.stream: return None
return self.stream.read(self.CHUNK)
if self.process:
return self.process.stdout.read(self.CHUNK)
return None
def closeStream(self):
"""
关闭系统音频输出流
关闭系统音频捕获进程
"""
if self.stream is None: return
self.stream.stop_stream()
self.stream.close()
self.stream = None
if self.process:
self.process.terminate()

View File

@@ -87,3 +87,21 @@
### 优化体验
- 字幕窗口右上角图标的颜色改为和字幕原文字体颜色一致
## v0.5.0
2025-07-15
为软件本体添加了更多功能、适配了 Linux。
### 新增功能
- 适配了 Linux 平台
- 新增修改字幕时间功能,可调整字幕时间
- 支持导出 srt 格式的字幕记录
- 支持显示字幕引擎状态pid、ppid、CPU占用率、内存占用、运行时间
### 优化体验
- 调整字幕窗口右上角图标为竖向排布
- 过滤 Gummy 字幕引擎输出的不完整字幕

View File

@@ -10,12 +10,20 @@
- [x] 适配 macOS 平台 *2025/07/08*
- [x] 添加字幕文字描边 *2025/07/09*
- [x] 添加基于 Vosk 的字幕引擎 *2025/07/09*
- [x] 适配 Linux 平台 *2025/07/13*
- [x] 字幕窗口右上角图标改为竖向排布 *2025/07/14*
- [x] 可以调整字幕时间轴 *2025/07/14*
- [x] 可以导出 srt 格式的字幕记录 *2025/07/14*
- [x] 可以获取字幕引擎的系统资源消耗情况 *2025/07/15*
## 待完成
- [ ] 探索更多的语音转文字模型
## 后续计划
- [ ] 添加 Ollama 模型用于本地字幕引擎的翻译
- [ ] 添加本地字幕引擎
- [ ] 验证 / 添加基于 FunASR 的字幕引擎
- [ ] 验证 / 添加基于 FunASR 的字幕引擎
- [ ] 减小软件不必要的体积
## 遥远的未来

View File

@@ -57,6 +57,19 @@
- 发送:无数据
- 接收:`string`
### `control.engine.info`
**介绍:** 获取字幕引擎的资源消耗情况
**发起方:** 前端控制窗口
**接收方:** 后端控制窗口实例
**数据类型:**
- 发送:无数据
- 接收:`EngineInfo`
## 前端 ==> 后端
### `control.uiLanguage.change`

View File

@@ -1,6 +1,6 @@
# Caption Engine Documentation
Corresponding Version: v0.4.0
Corresponding Version: v0.5.0
![](../../assets/media/structure_en.png)
@@ -151,6 +151,51 @@ Data receiver code is as follows:
...
```
## Usage of Caption Engine
### Command Line Parameter Specification
The custom caption engine settings are specified via command line parameters. Common required parameters are as follows:
```python
import argparse
...
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser(description='Convert system audio stream to text')
parser.add_argument('-s', '--source_language', default='en', help='Source language code')
parser.add_argument('-t', '--target_language', default='zh', help='Target language code')
parser.add_argument('-a', '--audio_type', default=0, help='Audio stream source: 0 for output audio stream, 1 for input audio stream')
parser.add_argument('-c', '--chunk_rate', default=20, help='The number of audio stream chunks collected per second.')
parser.add_argument('-k', '--api_key', default='', help='API KEY for Gummy model')
args = parser.parse_args()
convert_audio_to_text(
args.source_language,
args.target_language,
int(args.audio_type),
int(args.chunk_rate),
args.api_key
)
```
For example, to specify Japanese as source language, Chinese as target language, capture system audio output, and collect 0.1s audio chunks, use the following command:
```bash
python main-gummy.py -s ja -t zh -a 0 -c 10 -k <your-api-key>
```
### Packaging
After development and testing, package the caption engine into an executable file using `pyinstaller`. If errors occur, check for missing dependencies.
### Execution
With a working caption engine, specify its path and runtime parameters in the caption software window to launch it.
![](../img/02_en.png)
## Reference Code
The `main-gummy.py` file under the `caption-engine` folder in this project serves as the entry point for the default caption engine. The `src\main\utils\engine.ts` file contains the server-side code for acquiring and processing data from the caption engine. You can read and understand the implementation details and the complete execution process of the caption engine as needed.

View File

@@ -1,6 +1,6 @@
# 字幕エンジンの説明文書
対応バージョンv0.4.0
対応バージョンv0.5.0
この文書は大規模モデルを使用して翻訳されていますので、内容に正確でない部分があるかもしれません。
@@ -125,4 +125,77 @@ sys.stdout.reconfigure(line_buffering=True)
...
```
データ受信側のコード
データ受信側のコード
```typescript
// src\main\utils\engine.ts
...
this.process.stdout.on('data', (data) => {
const lines = data.toString().split('\n');
lines.forEach((line: string) => {
if (line.trim()) {
try {
const caption = JSON.parse(line);
addCaptionLog(caption);
} catch (e) {
controlWindow.sendErrorMessage('字幕エンジンの出力をJSONオブジェクトとして解析できません:' + e)
console.error('[ERROR] JSON解析エラー:', e);
}
}
});
});
this.process.stderr.on('data', (data) => {
controlWindow.sendErrorMessage('字幕エンジンエラー:' + data)
console.error(`[ERROR] サブプロセスエラー: ${data}`);
});
...
```
## 字幕エンジンの使用方法
### コマンドライン引数の指定
カスタム字幕エンジンの設定はコマンドライン引数で指定します。主な必要なパラメータは以下の通りです:
```python
import argparse
...
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser(description='システムのオーディオストリームをテキストに変換')
parser.add_argument('-s', '--source_language', default='en', help='ソース言語コード')
parser.add_argument('-t', '--target_language', default='zh', help='ターゲット言語コード')
parser.add_argument('-a', '--audio_type', default=0, help='オーディオストリームソース: 0は出力音声、1は入力音声')
parser.add_argument('-c', '--chunk_rate', default=20, help='1秒間に収集するオーディオチャンク数')
parser.add_argument('-k', '--api_key', default='', help='GummyモデルのAPIキー')
args = parser.parse_args()
convert_audio_to_text(
args.source_language,
args.target_language,
int(args.audio_type),
int(args.chunk_rate),
args.api_key
)
```
原文を日本語、翻訳を中国語に指定し、システム音声出力を取得、0.1秒のオーディオデータを収集する場合:
```bash
python main-gummy.py -s ja -t zh -a 0 -c 10 -k <your-api-key>
```
### パッケージ化
開発とテスト完了後、`pyinstaller`を使用して実行可能ファイルにパッケージ化します。エラーが発生した場合、依存ライブラリの不足を確認してください。
### 実行
利用可能な字幕エンジンが準備できたら、字幕ソフトウェアのウィンドウでエンジンのパスと実行パラメータを指定して起動します。
![](../img/02_ja.png)
## 参考コード
本プロジェクトの`caption-engine`フォルダにある`main-gummy.py`ファイルはデフォルトの字幕エンジンのエントリーコードです。`src\main\utils\engine.ts`はサーバー側で字幕エンジンのデータを取得・処理するコードです。必要に応じて字幕エンジンの実装詳細と完全な実行プロセスを理解するために参照してください。

View File

@@ -1,6 +1,6 @@
# 字幕引擎说明文档
对应版本v0.4.0
对应版本v0.5.0
![](../../assets/media/structure_zh.png)
@@ -32,7 +32,7 @@
import sys
import argparse
# 引入系统音频获取
# 引入系统音频获取
if sys.platform == 'win32':
from sysaudio.win import AudioStream
elif sys.platform == 'darwin':
@@ -100,7 +100,7 @@ export interface CaptionItem {
}
```
**注意必须确保咱们一起每输出一次字幕 JSON 数据就得刷新缓冲区,确保 electron 主进程每次接收到的字符串都可以被解释为 JSON 对象。**
**注意必须确保每输出一次字幕 JSON 数据就得刷新缓冲区,确保 electron 主进程每次接收到的字符串都可以被解释为 JSON 对象。**
如果使用 python 语言,可以参考以下方式将数据传递给主程序:
@@ -151,6 +151,51 @@ sys.stdout.reconfigure(line_buffering=True)
...
```
## 字幕引擎的使用
### 命令行参数的指定
自定义字幕引擎的设置提供命令行参数指定,因此需要设置好字幕引擎的参数,常见的需要的参数如下:
```python
import argparse
...
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser(description='Convert system audio stream to text')
parser.add_argument('-s', '--source_language', default='en', help='Source language code')
parser.add_argument('-t', '--target_language', default='zh', help='Target language code')
parser.add_argument('-a', '--audio_type', default=0, help='Audio stream source: 0 for output audio stream, 1 for input audio stream')
parser.add_argument('-c', '--chunk_rate', default=20, help='The number of audio stream chunks collected per second.')
parser.add_argument('-k', '--api_key', default='', help='API KEY for Gummy model')
args = parser.parse_args()
convert_audio_to_text(
args.source_language,
args.target_language,
int(args.audio_type),
int(args.chunk_rate),
args.api_key
)
```
比如对应上面的字幕引擎,我想指定原文为日语,翻译为中文,获取系统音频输出的字幕,每次截取 0.1s 的音频数据,那么命令行参数如下:
```bash
python main-gummy.py -s ja -t zh -a 0 -c 10 -k <your-api-key>
```
### 打包
在完成字幕引擎的开发和测试后,需要将字幕引擎打包成可执行文件。一般使用 `pyinstaller` 进行打包。如果打包好的字幕引擎文件执行报错,可能是打包漏掉了某些依赖库,请检查是否缺少了依赖库。
### 运行
有了可以使用的字幕引擎,就可以在字幕软件窗口中通过指定字幕引擎的路径和字幕引擎的运行指令(参数)来启动字幕引擎了。
![](../img/02_zh.png)
## 参考代码
本项目 `caption-engine` 文件夹下的 `main-gummy.py` 文件为默认字幕引擎的入口代码。`src\main\utils\engine.ts` 为服务端获取字幕引擎数据和进行处理的代码。可以根据需要阅读了解字幕引擎的实现细节和完整运行过程。

View File

@@ -1,14 +1,21 @@
# Auto Caption User Manual
Corresponding Version: v0.4.0
Corresponding Version: v0.5.0
## Software Introduction
Auto Caption is a cross-platform caption display software that can real-time capture system audio input (recording) or output (playback) streaming data and use an audio-to-text model to generate captions for the corresponding audio. The default caption engine provided by the software (using Alibaba Cloud Gummy model) supports recognition and translation in nine languages (Chinese, English, Japanese, Korean, German, French, Russian, Spanish, Italian).
Currently, the default caption engine of the software only has full functionality on Windows and macOS platforms. Additional configuration is required to capture system audio output on macOS.
The default caption engine currently has full functionality on Windows, macOS, and Linux platforms. Additional configuration is required to capture system audio output on macOS.
On Linux platforms, it can only generate captions for audio input (microphone), and currently does not support generating captions for audio output (playback).
The following operating system versions have been tested and confirmed to work properly. The software cannot guarantee normal operation on untested OS versions.
| OS Version | Architecture | Audio Input Capture | Audio Output Capture |
| ------------------ | ------------ | ------------------- | -------------------- |
| Windows 11 24H2 | x64 | ✅ | ✅ |
| macOS Sequoia 15.5 | arm64 | ✅ Additional config required | ✅ |
| Ubuntu 24.04.2 | x64 | ✅ | ✅ |
| Kali Linux 2022.3 | x64 | ✅ | ✅ |
![](../../assets/media/main_en.png)
@@ -61,6 +68,30 @@ Once BlackHole is confirmed installed, in the `Audio MIDI Setup` page, click the
Now the caption engine can capture system audio output and generate captions.
## Getting System Audio Output on Linux
First execute in the terminal:
```bash
pactl list short sources
```
If you see output similar to the following, no additional configuration is needed:
```bash
220 alsa_output.pci-0000_02_02.0.3.analog-stereo.monitor PipeWire s16le 2ch 48000Hz SUSPENDED
221 alsa_input.pci-0000_02_02.0.3.analog-stereo PipeWire s16le 2ch 48000Hz SUSPENDED
```
Otherwise, install `pulseaudio` and `pavucontrol` using the following commands:
```bash
# For Debian/Ubuntu etc.
sudo apt install pulseaudio pavucontrol
# For CentOS etc.
sudo yum install pulseaudio pavucontrol
```
## Software Usage
### Modifying Settings
@@ -79,7 +110,7 @@ The following image shows the caption display window, which displays the latest
### Exporting Caption Records
In the caption control window, you can see the records of all collected captions. Click the "Export Caption Records" button to export the caption records as a JSON file.
In the caption control window, you can see the records of all collected captions. Click the "Export Log" button to export the caption records as a JSON or SRT file.
## Caption Engine

View File

@@ -1,6 +1,6 @@
# Auto Caption ユーザーマニュアル
対応バージョンv0.4.0
対応バージョンv0.5.0
この文書は大規模モデルを使用して翻訳されていますので、内容に正確でない部分があるかもしれません。
@@ -8,9 +8,16 @@
Auto Caption は、クロスプラットフォームの字幕表示ソフトウェアで、システムの音声入力(録音)または出力(音声再生)のストリーミングデータをリアルタイムで取得し、音声からテキストに変換するモデルを利用して対応する音声の字幕を生成します。このソフトウェアが提供するデフォルトの字幕エンジン(アリババクラウド Gummy モデルを使用は、9つの言語中国語、英語、日本語、韓国語、ドイツ語、フランス語、ロシア語、スペイン語、イタリア語の認識と翻訳をサポートしています。
現在、ソフトウェアのデフォルト字幕エンジンは WindowsmacOS プラットフォームでのみ完全な機能を有しています。macOS でシステムオーディオ出力を取得するには追加設定が必要です。
現在のデフォルト字幕エンジンは WindowsmacOS、Linux プラットフォームで完全な機能を有しています。macOSでシステムオーディオ出力を取得するには追加設定が必要です。
Linux プラットフォームでは、オーディオ入力(マイク)からの字幕生成のみ可能で、現在オーディオ出力(再生音)からの字幕生成はサポートしていません。
以下のオペレーティングシステムバージョンで正常動作を確認しています。記載以外の OS での正常動作は保証できません。
| OS バージョン | アーキテクチャ | オーディオ入力取得 | オーディオ出力取得 |
| ------------------- | ------------- | ------------------ | ------------------ |
| Windows 11 24H2 | x64 | ✅ | ✅ |
| macOS Sequoia 15.5 | arm64 | ✅ 追加設定が必要 | ✅ |
| Ubuntu 24.04.2 | x64 | ✅ | ✅ |
| Kali Linux 2022.3 | x64 | ✅ | ✅ |
![](../../assets/media/main_ja.png)
@@ -64,6 +71,30 @@ BlackHoleのインストールが確認できたら、`オーディオ MIDI 設
これで字幕エンジンがシステムオーディオ出力をキャプチャし、字幕を生成できるようになります。
## Linux でシステムオーディオ出力を取得する
まずターミナルで以下を実行してください:
```bash
pactl list short sources
```
以下のような出力が確認できれば追加設定は不要です:
```bash
220 alsa_output.pci-0000_02_02.0.3.analog-stereo.monitor PipeWire s16le 2ch 48000Hz SUSPENDED
221 alsa_input.pci-0000_02_02.0.3.analog-stereo PipeWire s16le 2ch 48000Hz SUSPENDED
```
それ以外の場合は、以下のコマンドで`pulseaudio``pavucontrol`をインストールしてください:
```bash
# Debian/Ubuntu系の場合
sudo apt install pulseaudio pavucontrol
# CentOS系の場合
sudo yum install pulseaudio pavucontrol
```
## ソフトウェアの使い方
### 設定の変更
@@ -82,7 +113,7 @@ BlackHoleのインストールが確認できたら、`オーディオ MIDI 設
### 字幕記録のエクスポート
字幕制御ウィンドウでは、現在収集されたすべての字幕の記録を見ることができます。「字幕記録をエクスポート」ボタンをクリックすると、字幕記録をJSONファイルとしてエクスポートできます。
エクスポート」ボタンをクリックすると、字幕記録を JSON または SRT ファイル形式で出力できます。
## 字幕エンジン

View File

@@ -1,14 +1,21 @@
# Auto Caption 用户手册
对应版本v0.4.0
对应版本v0.5.0
## 软件简介
Auto Caption 是一个跨平台的字幕显示软件,能够实时获取系统音频输入(录音)或输出(播放声音)的流式数据,并调用音频转文字的模型生成对应音频的字幕。软件提供的默认字幕引擎(使用阿里云 Gummy 模型)支持九种语言(中、英、日、韩、德、法、俄、西、意)的识别与翻译。
目前软件默认字幕引擎只有在 Windows macOS 平台下拥有完整功能,在 macOS 要获取系统音频输出需要额外配置。
目前软件默认字幕引擎在 Windows macOS 和 Linux 平台下拥有完整功能,在 macOS 要获取系统音频输出需要额外配置。
在 Linux 平台下只能生成音频输入(麦克风)的字幕,暂不支持音频输出(播放声音)的字幕生成
测试过可正常运行的操作系统信息如下,软件不能保证在非下列版本的操作系统上正常运行
| 操作系统版本 | 处理器架构 | 获取系统音频输入 | 获取系统音频输出 |
| ------------------ | ---------- | ---------------- | ---------------- |
| Windows 11 24H2 | x64 | ✅ | ✅ |
| macOS Sequoia 15.5 | arm64 | ✅需要额外配置 | ✅ |
| Ubuntu 24.04.2 | x64 | ✅ | ✅ |
| Kali Linux 2022.3 | x64 | ✅ | ✅ |
![](../../assets/media/main_zh.png)
@@ -29,7 +36,6 @@ Auto Caption 是一个跨平台的字幕显示软件,能够实时获取系统
这部分阿里云提供了详细的教程,可参考:
- [获取 API KEY](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key)
- [将 API Key 配置到环境变量](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/configure-api-key-through-environment-variables)
## Vosk 引擎使用前准备
@@ -62,6 +68,30 @@ brew install blackhole-64ch
现在字幕引擎就能捕获系统的音频输出并生成字幕了。
## Linux 获取系统音频输出
首先在控制台执行:
```bash
pactl list short sources
```
如果有以下类似的输出内容则无需额外配置:
```bash
220 alsa_output.pci-0000_02_02.0.3.analog-stereo.monitor PipeWire s16le 2ch 48000Hz SUSPENDED
221 alsa_input.pci-0000_02_02.0.3.analog-stereo PipeWire s16le 2ch 48000Hz SUSPENDED
```
否则,执行以下命令安装 `pulseaudio``pavucontrol`
```bash
# Debian or Ubuntu, etc.
sudo apt install pulseaudio pavucontrol
# CentOS, etc.
sudo yum install pulseaudio pavucontrol
```
## 软件使用
### 修改设置
@@ -80,7 +110,7 @@ brew install blackhole-64ch
### 字幕记录的导出
在字幕控制窗口中可以看到当前收集的所有字幕的记录,点击“导出字幕记录”按钮,即可将字幕记录导出为 JSON 文件。
在字幕控制窗口中可以看到当前收集的所有字幕的记录,点击“导出字幕”按钮,即可将字幕记录导出为 JSON 或 SRT 文件。
## 字幕引擎

View File

@@ -1,64 +0,0 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"id": "440d4a07",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"d:\\Projects\\auto-caption\\caption-engine\\subenv\\Lib\\site-packages\\tqdm\\auto.py:21: TqdmWarning: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html\n",
" from .autonotebook import tqdm as notebook_tqdm\n",
"None of PyTorch, TensorFlow >= 2.0, or Flax have been found. Models won't be available and only tokenizers, configuration and file/data utilities can be used.\n"
]
},
{
"ename": "ImportError",
"evalue": "\nMarianTokenizer requires the SentencePiece library but it was not found in your environment. Check out the instructions on the\ninstallation page of its repo: https://github.com/google/sentencepiece#installation and follow the ones\nthat match your environment. Please note that you may need to restart your runtime after installation.\n",
"output_type": "error",
"traceback": [
"\u001b[31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[39m",
"\u001b[31mImportError\u001b[39m Traceback (most recent call last)",
"\u001b[36mCell\u001b[39m\u001b[36m \u001b[39m\u001b[32mIn[1]\u001b[39m\u001b[32m, line 3\u001b[39m\n\u001b[32m 1\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mfrom\u001b[39;00m\u001b[38;5;250m \u001b[39m\u001b[34;01mtransformers\u001b[39;00m\u001b[38;5;250m \u001b[39m\u001b[38;5;28;01mimport\u001b[39;00m MarianMTModel, MarianTokenizer\n\u001b[32m----> \u001b[39m\u001b[32m3\u001b[39m tokenizer = \u001b[43mMarianTokenizer\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mfrom_pretrained\u001b[49m(\u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33mHelsinki-NLP/opus-mt-en-zh\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m)\n\u001b[32m 4\u001b[39m model = MarianMTModel.from_pretrained(\u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33mHelsinki-NLP/opus-mt-en-zh\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m)\n\u001b[32m 6\u001b[39m tokenizer.save_pretrained(\u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33m./model_en_zh\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m)\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32md:\\Projects\\auto-caption\\caption-engine\\subenv\\Lib\\site-packages\\transformers\\utils\\import_utils.py:1994\u001b[39m, in \u001b[36mDummyObject.__getattribute__\u001b[39m\u001b[34m(cls, key)\u001b[39m\n\u001b[32m 1992\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m (key.startswith(\u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33m_\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m) \u001b[38;5;129;01mand\u001b[39;00m key != \u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33m_from_config\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m) \u001b[38;5;129;01mor\u001b[39;00m key == \u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33mis_dummy\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m \u001b[38;5;129;01mor\u001b[39;00m key == \u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33mmro\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m \u001b[38;5;129;01mor\u001b[39;00m key == \u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33mcall\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m:\n\u001b[32m 1993\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[38;5;28msuper\u001b[39m().\u001b[34m__getattribute__\u001b[39m(key)\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m1994\u001b[39m \u001b[43mrequires_backends\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mcls\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;28;43mcls\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43m_backends\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32md:\\Projects\\auto-caption\\caption-engine\\subenv\\Lib\\site-packages\\transformers\\utils\\import_utils.py:1980\u001b[39m, in \u001b[36mrequires_backends\u001b[39m\u001b[34m(obj, backends)\u001b[39m\n\u001b[32m 1977\u001b[39m failed.append(msg.format(name))\n\u001b[32m 1979\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m failed:\n\u001b[32m-> \u001b[39m\u001b[32m1980\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mImportError\u001b[39;00m(\u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m.join(failed))\n",
"\u001b[31mImportError\u001b[39m: \nMarianTokenizer requires the SentencePiece library but it was not found in your environment. Check out the instructions on the\ninstallation page of its repo: https://github.com/google/sentencepiece#installation and follow the ones\nthat match your environment. Please note that you may need to restart your runtime after installation.\n"
]
}
],
"source": [
"from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer\n",
"\n",
"tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(\"Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh\")\n",
"model = MarianMTModel.from_pretrained(\"Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh\")\n",
"\n",
"tokenizer.save_pretrained(\"./model_en_zh\")\n",
"model.save_pretrained(\"./model_en_zh\")\n"
]
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "subenv",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.12.1"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 5
}

18
package-lock.json generated
View File

@@ -1,17 +1,18 @@
{
"name": "auto-caption",
"version": "0.4.0",
"version": "0.5.0",
"lockfileVersion": 3,
"requires": true,
"packages": {
"": {
"name": "auto-caption",
"version": "0.4.0",
"version": "0.5.0",
"hasInstallScript": true,
"dependencies": {
"@electron-toolkit/preload": "^3.0.1",
"@electron-toolkit/utils": "^4.0.0",
"ant-design-vue": "^4.2.6",
"pidusage": "^4.0.1",
"pinia": "^3.0.2",
"vue-i18n": "^11.1.9",
"vue-router": "^4.5.1"
@@ -7742,6 +7743,18 @@
"url": "https://github.com/sponsors/jonschlinkert"
}
},
"node_modules/pidusage": {
"version": "4.0.1",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/pidusage/-/pidusage-4.0.1.tgz",
"integrity": "sha512-yCH2dtLHfEBnzlHUJymR/Z1nN2ePG3m392Mv8TFlTP1B0xkpMQNHAnfkY0n2tAi6ceKO6YWhxYfZ96V4vVkh/g==",
"license": "MIT",
"dependencies": {
"safe-buffer": "^5.2.1"
},
"engines": {
"node": ">=18"
}
},
"node_modules/pinia": {
"version": "3.0.2",
"resolved": "https://registry.npmmirror.com/pinia/-/pinia-3.0.2.tgz",
@@ -8292,7 +8305,6 @@
"version": "5.2.1",
"resolved": "https://registry.npmmirror.com/safe-buffer/-/safe-buffer-5.2.1.tgz",
"integrity": "sha512-rp3So07KcdmmKbGvgaNxQSJr7bGVSVk5S9Eq1F+ppbRo70+YeaDxkw5Dd8NPN+GD6bjnYm2VuPuCXmpuYvmCXQ==",
"dev": true,
"funding": [
{
"type": "github",

View File

@@ -1,7 +1,7 @@
{
"name": "auto-caption",
"productName": "Auto Caption",
"version": "0.4.0",
"version": "0.5.0",
"description": "A cross-platform subtitle display software.",
"main": "./out/main/index.js",
"author": "himeditator",
@@ -25,6 +25,7 @@
"@electron-toolkit/preload": "^3.0.1",
"@electron-toolkit/utils": "^4.0.0",
"ant-design-vue": "^4.2.6",
"pidusage": "^4.0.1",
"pinia": "^3.0.2",
"vue-i18n": "^11.1.9",
"vue-router": "^4.5.1"

View File

@@ -1,5 +1,7 @@
import { shell, BrowserWindow, ipcMain, nativeTheme, dialog } from 'electron'
import path from 'path'
import { EngineInfo } from './types'
import pidusage from 'pidusage'
import { is } from '@electron-toolkit/utils'
import icon from '../../build/icon.png?asset'
import { captionWindow } from './CaptionWindow'
@@ -81,6 +83,20 @@ class ControlWindow {
return result.filePaths[0];
})
ipcMain.handle('control.engine.info', async () => {
const info: EngineInfo = {
pid: 0, ppid: 0, cpu: 0, mem: 0, elapsed: 0
}
if(captionEngine.processStatus !== 'running') return info
const stats = await pidusage(captionEngine.process.pid)
info.pid = stats.pid
info.ppid = stats.ppid
info.cpu = stats.cpu
info.mem = stats.memory
info.elapsed = stats.elapsed
return info
})
ipcMain.on('control.uiLanguage.change', (_, args) => {
allConfig.uiLanguage = args
if(captionWindow.window){

View File

@@ -54,3 +54,11 @@ export interface FullConfig {
controls: Controls,
captionLog: CaptionItem[]
}
export interface EngineInfo {
pid: number,
ppid: number,
cpu: number,
mem: number,
elapsed: number
}

View File

@@ -60,7 +60,6 @@ class AllConfig {
if(config.uiTheme) this.uiTheme = config.uiTheme
if(config.leftBarWidth) this.leftBarWidth = config.leftBarWidth
if(config.styles) this.setStyles(config.styles)
if(process.platform !== 'win32' && process.platform !== 'darwin') config.controls.audio = 1
if(config.controls) this.setControls(config.controls)
console.log('[INFO] Read Config from:', configPath)
}

View File

@@ -108,7 +108,10 @@ export class CaptionEngine {
if (line.trim()) {
try {
const caption = JSON.parse(line);
allConfig.updateCaptionLog(caption);
if(caption.index === undefined) {
console.log('[INFO] Engine Bad Output:', caption);
}
else allConfig.updateCaptionLog(caption);
} catch (e) {
controlWindow.sendErrorMessage(i18n('engine.output.parse.error') + e)
console.error('[ERROR] Error parsing JSON:', e);
@@ -118,6 +121,7 @@ export class CaptionEngine {
});
this.process.stderr.on('data', (data) => {
if(this.processStatus === 'stopping') return
controlWindow.sendErrorMessage(i18n('engine.error') + data)
console.error(`[ERROR] Subprocess Error: ${data}`);
});

View File

@@ -4,46 +4,109 @@
<a-app class="caption-title">
<span style="margin-right: 30px;">{{ $t('log.title') }}</span>
</a-app>
<a-button
type="primary"
style="margin-right: 20px;"
@click="exportCaptions"
:disabled="captionData.length === 0"
>{{ $t('log.export') }}</a-button>
<a-popover :title="$t('log.copyOptions')">
<template #content>
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('log.addIndex') }}</span>
<a-switch v-model:checked="showIndex" />
<span class="input-label">{{ $t('log.copyTime') }}</span>
<a-switch v-model:checked="copyTime" />
</div>
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('log.copyContent') }}</span>
<a-radio-group v-model:value="copyOption">
<a-radio-button value="both">{{ $t('log.both') }}</a-radio-button>
<a-radio-button value="source">{{ $t('log.source') }}</a-radio-button>
<a-radio-button value="target">{{ $t('log.translation') }}</a-radio-button>
</a-radio-group>
</div>
</template>
<a-button
style="margin-right: 20px;"
@click="copyCaptions"
:disabled="captionData.length === 0"
>{{ $t('log.copy') }}</a-button>
<a-popover :title="$t('log.baseTime')">
<template #content>
<div class="base-time">
<div class="base-time-container">
<a-input
type="number" min="0"
v-model:value="baseHH"
></a-input>
<span class="base-time-label">{{ $t('log.hour') }}</span>
</div>
</div><span style="margin: 0 4px;">:</span>
<div class="base-time">
<div class="base-time-container">
<a-input
type="number" min="0" max="59"
v-model:value="baseMM"
></a-input>
<span class="base-time-label">{{ $t('log.min') }}</span>
</div>
</div><span style="margin: 0 4px;">:</span>
<div class="base-time">
<div class="base-time-container">
<a-input
type="number" min="0" max="59"
v-model:value="baseSS"
></a-input>
<span class="base-time-label">{{ $t('log.sec') }}</span>
</div>
</div><span style="margin: 0 4px;">.</span>
<div class="base-time">
<div class="base-time-container">
<a-input
type="number" min="0" max="999"
v-model:value="baseMS"
></a-input>
<span class="base-time-label">{{ $t('log.ms') }}</span>
</div>
</div>
</template>
<a-button
type="primary"
style="margin-right: 20px;"
@click="changeBaseTime"
:disabled="captionData.length === 0"
>{{ $t('log.changeTime') }}</a-button>
</a-popover>
<a-popover :title="$t('log.exportOptions')">
<template #content>
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('log.exportFormat') }}</span>
<a-radio-group v-model:value="exportFormat">
<a-radio-button value="srt">.srt</a-radio-button>
<a-radio-button value="json">.json</a-radio-button>
</a-radio-group>
</div>
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('log.exportContent') }}</span>
<a-radio-group v-model:value="contentOption">
<a-radio-button value="both">{{ $t('log.both') }}</a-radio-button>
<a-radio-button value="source">{{ $t('log.source') }}</a-radio-button>
<a-radio-button value="target">{{ $t('log.translation') }}</a-radio-button>
</a-radio-group>
</div>
</template>
<a-button
style="margin-right: 20px;"
@click="exportCaptions"
:disabled="captionData.length === 0"
>{{ $t('log.export') }}</a-button>
</a-popover>
<a-popover :title="$t('log.copyOptions')">
<template #content>
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('log.addIndex') }}</span>
<a-switch v-model:checked="showIndex" />
<span class="input-label">{{ $t('log.copyTime') }}</span>
<a-switch v-model:checked="copyTime" />
</div>
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('log.copyContent') }}</span>
<a-radio-group v-model:value="contentOption">
<a-radio-button value="both">{{ $t('log.both') }}</a-radio-button>
<a-radio-button value="source">{{ $t('log.source') }}</a-radio-button>
<a-radio-button value="target">{{ $t('log.translation') }}</a-radio-button>
</a-radio-group>
</div>
</template>
<a-button
style="margin-right: 20px;"
@click="copyCaptions"
>{{ $t('log.copy') }}</a-button>
</a-popover>
<a-button
danger
@click="clearCaptions"
>{{ $t('log.clear') }}</a-button>
</div>
<a-table
:columns="columns"
:data-source="captionData"
v-model:pagination="pagination"
style="margin-top: 10px;"
>
<template #bodyCell="{ column, record }">
<template v-if="column.key === 'index'">
@@ -72,14 +135,22 @@ import { storeToRefs } from 'pinia'
import { useCaptionLogStore } from '@renderer/stores/captionLog'
import { message } from 'ant-design-vue'
import { useI18n } from 'vue-i18n'
import * as tc from '../utils/timeCalc'
const { t } = useI18n()
const captionLog = useCaptionLogStore()
const { captionData } = storeToRefs(captionLog)
const exportFormat = ref('srt')
const showIndex = ref(true)
const copyTime = ref(true)
const copyOption = ref('both')
const contentOption = ref('both')
const baseHH = ref<number>(0)
const baseMM = ref<number>(0)
const baseSS = ref<number>(0)
const baseMS = ref<number>(0)
const pagination = ref({
current: 1,
@@ -117,28 +188,68 @@ const columns = [
},
]
function changeBaseTime() {
if(baseHH.value < 0) baseHH.value = 0
if(baseMM.value < 0) baseMM.value = 0
if(baseMM.value > 59) baseMM.value = 59
if(baseSS.value < 0) baseSS.value = 0
if(baseSS.value > 59) baseSS.value = 59
if(baseMS.value < 0) baseMS.value = 0
if(baseMS.value > 999) baseMS.value = 999
const newBase: tc.Time = {
hh: Number(baseHH.value),
mm: Number(baseMM.value),
ss: Number(baseSS.value),
ms: Number(baseMS.value)
}
const oldBase = tc.getTimeFromStr(captionData.value[0].time_s)
const deltaMs = tc.getMsFromTime(newBase) - tc.getMsFromTime(oldBase)
for(let i = 0; i < captionData.value.length; i++){
captionData.value[i].time_s =
tc.getNewTimeStr(captionData.value[i].time_s, deltaMs)
captionData.value[i].time_t =
tc.getNewTimeStr(captionData.value[i].time_t, deltaMs)
}
}
function exportCaptions() {
const jsonData = JSON.stringify(captionData.value, null, 2)
const blob = new Blob([jsonData], { type: 'application/json' })
const exportData = getExportData()
const blob = new Blob([exportData], {
type: exportFormat.value === 'json' ? 'application/json' : 'text/plain'
})
const url = URL.createObjectURL(blob)
const a = document.createElement('a')
a.href = url
const timestamp = new Date().toISOString().replace(/[:.]/g, '-')
a.download = `captions-${timestamp}.json`
a.download = `captions-${timestamp}.${exportFormat.value}`
document.body.appendChild(a)
a.click()
document.body.removeChild(a)
URL.revokeObjectURL(url)
}
function getExportData() {
if(exportFormat.value === 'json') return JSON.stringify(captionData.value, null, 2)
let content = ''
for(let i = 0; i < captionData.value.length; i++){
const item = captionData.value[i]
content += `${i+1}\n`
content += `${item.time_s} --> ${item.time_t}\n`.replace(/\./g, ',')
if(contentOption.value === 'both') content += `${item.text}\n${item.translation}\n\n`
else if(contentOption.value === 'source') content += `${item.text}\n\n`
else content += `${item.translation}\n\n`
}
return content
}
function copyCaptions() {
let content = ''
for(let i = 0; i < captionData.value.length; i++){
const item = captionData.value[i]
if(showIndex.value) content += `${i+1}\n`
if(copyTime.value) content += `${item.time_s} --> ${item.time_t}\n`.replace(/\./g, ',')
if(copyOption.value === 'both') content += `${item.text}\n${item.translation}\n\n`
else if(copyOption.value === 'source') content += `${item.text}\n\n`
if(contentOption.value === 'both') content += `${item.text}\n${item.translation}\n\n`
else if(contentOption.value === 'source') content += `${item.text}\n\n`
else content += `${item.translation}\n\n`
}
navigator.clipboard.writeText(content)
@@ -166,6 +277,23 @@ function clearCaptions() {
margin-bottom: 10px;
}
.base-time {
width: 64px;
display: inline-block;
}
.base-time-container {
display: flex;
flex-direction: column;
align-items: center;
gap: 4px;
}
.base-time-label {
font-size: 12px;
color: var(--tag-color);
}
.time-cell {
display: flex;
flex-direction: column;

View File

@@ -335,13 +335,12 @@ watch(changeSignal, (val) => {
}
.preview-container {
line-height: 2em;
width: 60%;
text-align: center;
position: absolute;
padding: 20px;
padding: 10px;
border-radius: 10px;
left: 50%;
left: 64%;
transform: translateX(-50%);
bottom: 20px;
}
@@ -349,7 +348,7 @@ watch(changeSignal, (val) => {
.preview-container p {
text-align: center;
margin: 0;
line-height: 1.5em;
line-height: 1.6em;
}
.left-ellipsis {

View File

@@ -33,7 +33,6 @@
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('engine.audioType') }}</span>
<a-select
:disabled="platform !== 'win32' && platform !== 'darwin'"
class="input-area"
v-model:value="currentAudio"
:options="audioType"
@@ -128,7 +127,7 @@ const { t } = useI18n()
const showMore = ref(false)
const engineControl = useEngineControlStore()
const { platform, captionEngine, audioType, changeSignal } = storeToRefs(engineControl)
const { captionEngine, audioType, changeSignal } = storeToRefs(engineControl)
const currentSourceLang = ref('auto')
const currentTargetLang = ref('zh')
@@ -231,7 +230,7 @@ watch(currentEngine, (val) => {
}
.input-folder>span {
padding: 0 4px;
padding: 0 2px;
border: 2px solid #1677ff;
color: #1677ff;
border-radius: 30%;

View File

@@ -7,12 +7,42 @@
:value="(customized && customizedApp)?$t('status.customized'):engine"
/>
</a-col>
<a-col :span="6">
<a-statistic
:title="$t('status.status')"
:value="engineEnabled?$t('status.started'):$t('status.stopped')"
/>
</a-col>
<a-popover :title="$t('status.engineStatus')">
<template #content>
<a-row class="engine-status">
<a-col :flex="1" :title="$t('status.pid')" style="cursor:pointer;">
<div class="engine-status-title">pid</div>
<div>{{ pid }}</div>
</a-col>
<a-col :flex="1" :title="$t('status.ppid')" style="cursor:pointer;">
<div class="engine-status-title">ppid</div>
<div>{{ ppid }}</div>
</a-col>
<a-col :flex="1" :title="$t('status.cpu')" style="cursor:pointer;">
<div class="engine-status-title">cpu</div>
<div>{{ cpu.toFixed(1) }}%</div>
</a-col>
<a-col :flex="1" :title="$t('status.mem')" style="cursor:pointer;">
<div class="engine-status-title">mem</div>
<div>{{ (mem/1024/1024).toFixed(2) }}MB</div>
</a-col>
<a-col :flex="1" :title="$t('status.elapsed')" style="cursor:pointer;">
<div class="engine-status-title">elapsed</div>
<div>{{ (elapsed/1000).toFixed(0) }}s</div>
</a-col>
</a-row>
</template>
<a-col :span="6" @mouseenter="getEngineInfo" style="cursor: pointer;">
<a-statistic
:title="$t('status.status')"
:value="engineEnabled?$t('status.started'):$t('status.stopped')"
>
<template #suffix v-if="engineEnabled">
<InfoCircleOutlined style="font-size:18px;color:#1677ff"/>
</template>
</a-statistic>
</a-col>
</a-popover>
<a-col :span="6">
<a-statistic :title="$t('status.logNumber')" :value="captionData.length" />
</a-col>
@@ -47,7 +77,7 @@
<p class="about-desc">{{ $t('status.about.desc') }}</p>
<a-divider />
<div class="about-info">
<p><b>{{ $t('status.about.version') }}</b><a-tag color="green">v0.4.0</a-tag></p>
<p><b>{{ $t('status.about.version') }}</b><a-tag color="green">v0.5.0</a-tag></p>
<p>
<b>{{ $t('status.about.author') }}</b>
<a
@@ -88,11 +118,12 @@
</template>
<script setup lang="ts">
import { EngineInfo } from '@renderer/types'
import { ref } from 'vue'
import { storeToRefs } from 'pinia'
import { useCaptionLogStore } from '@renderer/stores/captionLog'
import { useEngineControlStore } from '@renderer/stores/engineControl'
import { GithubOutlined } from '@ant-design/icons-vue';
import { GithubOutlined, InfoCircleOutlined } from '@ant-design/icons-vue';
const showAbout = ref(false)
@@ -101,12 +132,17 @@ const { captionData } = storeToRefs(captionLog)
const engineControl = useEngineControlStore()
const { engineEnabled, engine, customized, customizedApp } = storeToRefs(engineControl)
const pid = ref(0)
const ppid = ref(0)
const cpu = ref(0)
const mem = ref(0)
const elapsed = ref(0)
function openCaptionWindow() {
window.electron.ipcRenderer.send('control.captionWindow.activate')
}
function startEngine() {
console.log(`@@${engineControl.modelPath}##`)
if(engineControl.engine === 'vosk' && engineControl.modelPath.trim() === '') {
engineControl.emptyModelPathErr()
return
@@ -117,9 +153,32 @@ function startEngine() {
function stopEngine() {
window.electron.ipcRenderer.send('control.engine.stop')
}
function getEngineInfo() {
window.electron.ipcRenderer.invoke('control.engine.info').then((data: EngineInfo) => {
pid.value = data.pid
ppid.value = data.ppid
cpu.value = data.cpu
mem.value = data.mem
elapsed.value = data.elapsed
})
}
</script>
<style scoped>
.engine-status {
width: max(420px, 36vw);
display: flex;
align-items: center;
padding: 5px 10px;
}
.engine-status-title {
font-size: 12px;
color: var(--tag-color);
}
.about-tag {
color: var(--tag-color);
margin-bottom: 16px;

View File

@@ -91,6 +91,12 @@ export default {
},
status: {
"engine": "Caption Engine",
"engineStatus": "Caption Engine Status",
"pid": "Process ID",
"ppid": "Parent Process ID",
"cpu": "CPU Usage",
"mem": "Memory Usage",
"elapsed": "Running Time",
"customized": "Customized",
"status": "Engine Status",
"started": "Started",
@@ -110,21 +116,30 @@ export default {
"projLink": "Project Link",
"manual": "User Manual",
"engineDoc": "Caption Engine Manual",
"date": "July 11, 2026"
"date": "July 15, 2025"
}
},
log: {
"title": "Caption Log",
"copy": "Copy to Clipboard",
"changeTime": "Modify Time",
"baseTime": "First Caption Start Time",
"hour": "Hour",
"min": "Minute",
"sec": "Second",
"ms": "Millisecond",
"export": "Export Log",
"copy": "Copy Log",
"exportOptions": "Export Options",
"exportFormat": "Format",
"exportContent": "Content",
"copyOptions": "Copy Options",
"addIndex": "Add Index",
"copyTime": "Copy Time",
"copyContent": "Content",
"both": "Original and Translation",
"source": "Original Only",
"translation": "Translation Only",
"both": "Both",
"source": "Original",
"translation": "Translation",
"copySuccess": "Subtitle copied to clipboard",
"export": "Export Caption Log",
"clear": "Clear Caption Log"
"clear": "Clear Log"
}
}

View File

@@ -91,6 +91,12 @@ export default {
},
status: {
"engine": "字幕エンジン",
"engineStatus": "字幕エンジンの状態",
"pid": "プロセス ID",
"ppid": "親プロセス ID",
"cpu": "CPU 使用率",
"mem": "メモリ使用量",
"elapsed": "稼働時間",
"customized": "カスタマイズ済み",
"status": "エンジン状態",
"started": "開始済み",
@@ -110,21 +116,30 @@ export default {
"projLink": "プロジェクトリンク",
"manual": "ユーザーマニュアル",
"engineDoc": "字幕エンジンマニュアル",
"date": "2025 年 7 月 11 日"
"date": "2025 年 7 月 15 日"
}
},
log: {
"title": "字幕ログ",
"copy": "クリップボードにコピー",
"changeTime": "時間を変更",
"baseTime": "最初の字幕開始時間",
"hour": "時",
"min": "分",
"sec": "秒",
"ms": "ミリ秒",
"export": "エクスポート",
"copy": "ログをコピー",
"exportOptions": "エクスポートオプション",
"exportFormat": "形式",
"exportContent": "内容",
"copyOptions": "コピー設定",
"addIndex": "順序番号",
"copyTime": "時間",
"copyContent": "内容",
"both": "原文と翻訳",
"source": "原文のみ",
"translation": "翻訳のみ",
"both": "すべて",
"source": "原文",
"translation": "翻訳",
"copySuccess": "字幕がクリップボードにコピーされました",
"export": "エクスポート",
"clear": "字幕ログをクリア"
"clear": "ログをクリア"
}
}

View File

@@ -91,6 +91,12 @@ export default {
},
status: {
"engine": "字幕引擎",
"engineStatus": "字幕引擎状态",
"pid": "进程ID",
"ppid": "父进程ID",
"cpu": "CPU使用率",
"mem": "内存使用量",
"elapsed": "运行时间",
"customized": "自定义",
"status": "引擎状态",
"started": "已启动",
@@ -110,21 +116,30 @@ export default {
"projLink": "项目链接",
"manual": "用户手册",
"engineDoc": "字幕引擎手册",
"date": "2025 年 7 月 11 日"
"date": "2025 年 7 月 15 日"
}
},
log: {
"title": "字幕记录",
"export": "导出字幕记录",
"copy": "复制到剪贴板",
"changeTime": "修改时间",
"baseTime": "首条字幕起始时间",
"hour": "时",
"min": "分",
"sec": "秒",
"ms": "毫秒",
"export": "导出字幕",
"copy": "复制内容",
"exportOptions": "导出选项",
"exportFormat": "导出格式",
"exportContent": "导出内容",
"copyOptions": "复制选项",
"addIndex": "添加序号",
"copyTime": "复制时间",
"copyContent": "复制内容",
"both": "原文与翻译",
"source": "原文",
"translation": "翻译",
"both": "全部",
"source": "原文",
"translation": "翻译",
"copySuccess": "字幕已复制到剪贴板",
"clear": "清空字幕记录"
"clear": "清空记录"
}
}

View File

@@ -1,4 +1,4 @@
import { ref, watch } from 'vue'
import { ref } from 'vue'
import { defineStore } from 'pinia'
import { notification } from 'ant-design-vue'
@@ -104,12 +104,6 @@ export const useEngineControlStore = defineStore('engineControl', () => {
});
})
watch(platform, (newValue) => {
if(newValue !== 'win32' && newValue !== 'darwin') {
audio.value = 1
}
})
return {
platform, // 系统平台
captionEngine, // 字幕引擎列表

View File

@@ -54,3 +54,11 @@ export interface FullConfig {
controls: Controls,
captionLog: CaptionItem[]
}
export interface EngineInfo {
pid: number,
ppid: number,
cpu: number,
mem: number,
elapsed: number
}

View File

@@ -0,0 +1,42 @@
export interface Time {
hh: number;
mm: number;
ss: number;
ms: number;
}
export function getTimeFromStr(time: string): Time {
const arr = time.split(":");
const hh = parseInt(arr[0]);
const mm = parseInt(arr[1]);
const ss = parseInt(arr[2].split(".")[0]);
const ms = parseInt(arr[2].split(".")[1]);
return { hh, mm, ss, ms };
}
export function getStrFromTime(time: Time): string {
return `${time.hh}:${time.mm}:${time.ss}.${time.ms}`;
}
export function getMsFromTime(time: Time): number {
return (
time.hh * 3600000 +
time.mm * 60000 +
time.ss * 1000 +
time.ms
);
}
export function getTimeFromMs(milliseconds: number): Time {
const hh = Math.floor(milliseconds / 3600000);
const mm = Math.floor((milliseconds % 3600000) / 60000);
const ss = Math.floor((milliseconds % 60000) / 1000);
const ms = milliseconds % 1000;
return { hh, mm, ss, ms };
}
export function getNewTimeStr(timeStr: string, Ms: number): string {
const timeMs = getMsFromTime(getTimeFromStr(timeStr));
const newTimeMs = timeMs + Ms;
return getStrFromTime(getTimeFromMs(newTimeMs));
}

View File

@@ -1,24 +1,11 @@
<template>
<div
class="caption-page"
ref="caption"
:style="{
backgroundColor: captionStyle.backgroundRGBA
}"
class="caption-page"
ref="caption"
:style="{
backgroundColor: captionStyle.backgroundRGBA
}"
>
<div class="title-bar" :style="{color: captionStyle.fontColor}">
<div class="drag-area">&nbsp;</div>
<div class="option-item" @click="pinCaptionWindow">
<PushpinFilled v-if="pinned" />
<PushpinOutlined v-else />
</div>
<div class="option-item" @click="openControlWindow">
<SettingOutlined />
</div>
<div class="option-item" @click="closeCaptionWindow">
<CloseOutlined />
</div>
</div>
<div
class="caption-container"
:style="{
@@ -46,6 +33,20 @@
<span v-else>{{ $t('example.translation') }}</span>
</p>
</div>
<div class="title-bar" :style="{color: captionStyle.fontColor}">
<div class="option-item" @click="closeCaptionWindow">
<CloseOutlined />
</div>
<div class="option-item" @click="openControlWindow">
<SettingOutlined />
</div>
<div class="option-item" @click="pinCaptionWindow">
<PushpinFilled v-if="pinned" />
<PushpinOutlined v-else />
</div>
<div class="drag-area"></div>
</div>
</div>
</template>
@@ -97,38 +98,21 @@ function closeCaptionWindow() {
border-radius: 8px;
box-sizing: border-box;
border: 1px solid #3333;
}
.title-bar {
display: flex;
align-items: center;
}
.drag-area {
padding: 5px;
flex-grow: 1;
-webkit-app-region: drag;
}
.option-item {
display: inline-block;
padding: 5px 10px;
cursor: pointer;
}
.option-item:hover {
background-color: #2221;
}
.caption-container {
display: inline-block;
width: calc(100% - 32px);
-webkit-app-region: drag;
padding-top: 10px;
padding-bottom: 10px;
}
.caption-container p {
text-align: center;
margin: 0;
line-height: 1.5em;
padding: 0 10px 10px 10px;
line-height: 1.6em;
}
.left-ellipsis {
@@ -142,4 +126,30 @@ function closeCaptionWindow() {
direction: ltr;
display: inline-block;
}
.title-bar {
width: 32px;
display: flex;
flex-direction: column;
vertical-align: top;
}
.option-item {
width: 32px;
height: 32px;
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
cursor: pointer;
}
.option-item:hover {
background-color: #2221;
}
.drag-area {
display: inline-flex;
flex-grow: 1;
-webkit-app-region: drag;
}
</style>