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Author SHA1 Message Date
himeditator
606f9b480b release v0.3.0
- 新增字幕字体粗细、文本阴影等设置选项
- 更新相关文档,增加新功能说明
- 修复系统主题载入颜色bug
2025-07-09 01:33:21 +08:00
Chen Janai
546beb3112 Merge pull request #6 from HiMeditator/mac-adaption
Mac Adaption
2025-07-08 22:46:51 +08:00
himeditator mac
3c9138f115 feat(docs): 更新文档、添加 macOS 平台适配指南 2025-07-08 22:44:11 +08:00
himeditator mac
cbbaaa95a3 feat(gummy): 支持通过设置添加 API KEY
- 更新 main-gummy.py 以支持 API KEY 参数
- 修改 electron-builder.yml 以调整 Gummy 可执行文件路径
2025-07-08 21:05:43 +08:00
himeditator mac
7e953db6bd feat(sysaudio): 支持 macOS 系统音频流采集
- 新增 darwin.py 文件实现 macOS 音频流采集功能
- 修改 main-gummy.py 以支持 macOS 平台
- 更新 AllConfig 和 CaptionEngine 以适配新平台
2025-07-08 17:04:15 +08:00
himeditator mac
65da30f83d build: 进行 macOS 适配,更新图标资源并升级项目版本
- 移除旧的图标资源,更新为新的图标
- 更新项目版本号至 0.2.1
- 修改 README 中的环境搭建说明,增加 macOS 支持
2025-07-08 13:27:44 +08:00
himeditator
1965bbfee7 feat(docs): 修复仅复制原文时的bug,更新 TODO.md 2025-07-08 01:44:38 +08:00
himeditator
8ac1c99c63 feat(log): 添加字幕记录复制功能 (#3)
- 提高记录时间精度,精确到毫秒
- 在字幕记录组件中添加复制到剪贴板的功能
- 提供多种复制选项,包括是否添加序号、是否复制时间、选择复制内容等
2025-07-08 01:33:48 +08:00
himeditator
082eb8579b docs(README): 更新自带字幕引擎说明 (#4)
- 在 README.md、README_en.md 和 README_ja.md 中添加了自带字幕引擎的详细说明
- 给予字幕窗口更大的顶置优先级
2025-07-07 22:54:30 +08:00
himeditator
0696651f04 feat(audio): 重构音频处理模块、音频流重采样测试成功 2025-07-07 22:54:30 +08:00
himeditator
f2aa075e65 refactor(caption-engine): 重构字幕引擎代码结构
- 重构 GummyTranslator 类,增加启动和停止方法
- 优化 AudioStream 类,添加读取音频数据方法
- 更新 main-gummy.py,使用新的 GummyTranslator 和 AudioStream 接口
- 更新文档和 TODO 列表
2025-07-07 22:54:30 +08:00
69 changed files with 1789 additions and 530 deletions

View File

@@ -10,3 +10,6 @@ trim_trailing_whitespace = true
[*.py]
indent_size = 4
[*.ipynb]
indent_size = 4

2
.gitignore vendored
View File

@@ -7,3 +7,5 @@ out
__pycache__
subenv
caption-engine/build
output.wav
.venv

View File

@@ -7,5 +7,8 @@
},
"[json]": {
"editor.defaultFormatter": "esbenp.prettier-vscode"
}
},
"python.analysis.extraPaths": [
"./caption-engine"
]
}

View File

@@ -1,13 +1,18 @@
<div align="center" >
<img src="./resources/icon.png" width="100px" height="100px"/>
<img src="./build/icon.png" width="100px" height="100px"/>
<h1 align="center">auto-caption</h1>
<p>Auto Caption 是一个跨平台的实时字幕显示软件。</p>
<img src="https://img.shields.io/badge/version-0.3.0-blue">
<img src="https://img.shields.io/github/issues/HiMeditator/auto-caption?color=orange">
<img src="https://img.shields.io/github/languages/top/HiMeditator/auto-caption?color=royalblue">
<img src="https://img.shields.io/github/repo-size/HiMeditator/auto-caption?color=green">
<img src="https://visitor-badge.laobi.icu/badge?page_id=himeditator.github.io">
<p>
| <b>简体中文</b>
| <a href="./README_en.md">English</a>
| <a href="./README_ja.md">日本語</a> |
</p>
<p><i>v0.2.0版本已经发布。预计将添加本地字幕引擎的v1.0.0版本正在开发中...</i></p>
<p><i>v0.3.0版本已经发布。预计将添加本地字幕引擎的v1.0.0版本正在开发中...</i></p>
</div>
![](./assets/media/main_zh.png)
@@ -24,31 +29,69 @@
[项目 API 文档](./docs/api-docs/electron-ipc.md)
### 基本使用
## 📖 基本使用
目前提供了 Windows 平台的可安装版本。如果要使用默认的 Gummy 字幕引擎,首先需要获取阿里云百炼平台的 API KEY 并配置到环境变量中,这样才能正常使用该模型。
目前提供了 Windows 和 macOS 平台的可安装版本。如果要使用默认的 Gummy 字幕引擎,首先需要获取阿里云百炼平台的 API KEY,然后将 API KEY 添加到软件设置中或者配置到环境变量中(仅 Windows 平台支持读取环境变量中的 API KEY,这样才能正常使用该模型。
![](./assets/media/api_zh.png)
**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默认字幕引擎。我正在开发新的本地字幕引擎,以确保所有用户都有默认字幕引擎可以使用。**
相关教程:
- [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)
- [将 API Key 配置到环境变量](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/configure-api-key-through-environment-variables)
如果你想了解字幕引擎的工作原理,或者你想开发自己的字幕引擎,请参考[字幕引擎说明文档](./docs/engine-manual/zh.md)。
## ✨ 特性
- 多界面语言支持
- 跨平台、多界面语言支持
- 丰富的字幕样式设置
- 灵活的字幕引擎选择
- 多语言识别与翻译
- 字幕记录展示与导出
- 生成音频输出麦克风输入的字幕
- 生成音频输出麦克风输入的字幕
说明:
- Windows 平台支持生成音频输出和麦克风输入的字幕
- Linux 平台目前仅支持生成麦克风输入的字幕
- 目前还没有适配 macOS 平台
- 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 1 个字幕引擎,正在规划 2 个新的引擎。它们的详细信息如下。
### Gummy 字幕引擎(云端)
基于通义实验室[Gummy语音翻译大模型](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/gummy-speech-recognition-translation/)进行开发,基于[阿里云百炼](https://bailian.console.aliyun.com)的 API 进行调用该云端模型。
**模型详细参数:**
- 音频采样率支持16kHz及以上
- 音频采样位数16bit
- 音频通道数支持:单通道
- 可识别语言:中文、英文、日语、韩语、德语、法语、俄语、意大利语、西班牙语
- 支持的翻译:
- 中文 → 英文、日语、韩语
- 英文 → 中文、日语、韩语
- 日语、韩语、德语、法语、俄语、意大利语、西班牙语 → 中文或英文
**网络流量消耗:**
字幕引擎使用原生采样率(假设为 48kHz进行采样样本位深为 16bit上传音频为为单通道因此上传速率约为
$$
48000\ \text{samples/second} \times 2\ \text{bytes/sample} \times 1\ \text{channel} = 93.75\ \text{KB/s}
$$
而且引擎只会获取到音频流的时候才会上传数据,因此实际上传速率可能更小。模型结果回传流量消耗较小,没有纳入考虑。
### Vosk 字幕引擎(本地)
预计基于 [vosk-api](https://github.com/alphacep/vosk-api) 进行开发,正在实验中。
### FunASR 字幕引擎(本地)
如果可行,将基于 [FunASR](https://github.com/modelscope/FunASR) 进行开发。还未进行调研和可行性验证。
## 🚀 项目运行
@@ -65,7 +108,10 @@ npm install
首先进入 `caption-engine` 文件夹,执行如下指令创建虚拟环境:
```bash
# in ./caption-engine folder
python -m venv subenv
# or
python3 -m venv subenv
```
然后激活虚拟环境:
@@ -73,11 +119,13 @@ python -m venv subenv
```bash
# Windows
subenv/Scripts/activate
# Linux
# Linux or macOS
source subenv/bin/activate
```
然后安装依赖(注意如果是 Linux 环境,需要注释掉 `requirements.txt` 中的 `PyAudioWPatch`,该模块仅适用于 Windows 环境)
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。
```bash
pip install -r requirements.txt
@@ -98,12 +146,12 @@ npm run dev
```
### 构建项目
注意目前软件没有适配 macOS 平台,请使用 Windows 或 Linux 系统进行构建,更建议使用实现了完整功能的 Windows 平台
注意目前软件只在 Windows 和 macOS 平台上进行构建和测试,无法保证软件在 Linux 平台下的正确性
```bash
# For windows
npm run build:win
# For macOS, not avaliable yet
# For macOS
npm run build:mac
# For Linux
npm run build:linux

View File

@@ -1,13 +1,18 @@
<div align="center" >
<img src="./resources/icon.png" width="100px" height="100px"/>
<img src="./build/icon.png" width="100px" height="100px"/>
<h1 align="center">auto-caption</h1>
<p>Auto Caption is a cross-platform real-time caption display software.</p>
<img src="https://img.shields.io/badge/version-0.3.0-blue">
<img src="https://img.shields.io/github/issues/HiMeditator/auto-caption?color=orange">
<img src="https://img.shields.io/github/languages/top/HiMeditator/auto-caption?color=royalblue">
<img src="https://img.shields.io/github/repo-size/HiMeditator/auto-caption?color=green">
<img src="https://visitor-badge.laobi.icu/badge?page_id=himeditator.github.io">
<p>
| <a href="./README.md">Chinese</a>
| <a href="./README.md">简体中文</a>
| <b>English</b>
| <a href="./README_ja.md">Japanese</a> |
| <a href="./README_ja.md">日本語</a> |
</p>
<p><i>Version v0.2.0 has been released. Version v1.0.0, which is expected to add a local caption engine, is under development...</i></p>
<p><i>Version v0.3.0 has been released. Version v1.0.0, which is expected to add a local caption engine, is still under development...</i></p>
</div>
![](./assets/media/main_en.png)
@@ -16,40 +21,80 @@
[GitHub Releases](https://github.com/HiMeditator/auto-caption/releases)
## 📚 Related Documentation
## 📚 Documentation
[Auto Caption User Manual](./docs/user-manual/en.md)
[Caption Engine Explanation Document](./docs/engine-manual/en.md)
[Caption Engine Documentation](./docs/engine-manual/en.md)
[Project API Documentation (Chinese)](./docs/api-docs/electron-ipc.md)
### Basic Usage
## 📖 Basic Usage
Currently, only an installable version for the Windows platform is provided. If you want to use the default Gummy caption engine, you first need to obtain an API KEY from the Alibaba Cloud Model Studio and configure it in the environment variables. This is necessary to use the model properly.
Currently, installable versions are provided for Windows and macOS platforms. To use the default Gummy caption engine, you first need to obtain an API KEY from Alibaba Cloud Bailian platform, then add the API KEY to the software settings or configure it in environment variables (only Windows platform supports reading API KEY from environment variables) to enable normal usage of this model.
**The international version of Alibaba Cloud does not provide the Gummy model, so non-Chinese users currently cannot use the default caption engine. I am trying to develop a new local caption engine to ensure that all users have access to a default caption engine.**
![](./assets/media/api_en.png)
**The international version of Alibaba Cloud services does not provide the Gummy model, so currently non-Chinese users cannot use the default caption engine. I'm developing a new local caption engine to ensure all users have a default caption engine available.**
Related tutorials:
Relevant tutorials:
- [Obtain API KEY (Chinese)](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key)
- [Configure API Key in Environment Variables (Chinese)](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/configure-api-key-through-environment-variables).
- [Configure API Key in Environment Variables (Chinese)](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/configure-api-key-through-environment-variables)
If you want to understand how the caption engine works, or if you want to develop your own caption engine, please refer to [Caption Engine Documentation](./docs/engine-manual/en.md).
If you want to understand how the caption engine works or if you want to develop your own caption engine, please refer to the [Caption Engine Explanation Document](./docs/engine-manual/en.md).
## ✨ Features
- Multi-language interface support
- Cross-platform, multi-language UI support
- Rich caption style settings
- Flexible caption engine selection
- Multi-language recognition and translation
- Caption record display and export
- Generate captions for audio output and microphone input
- Caption recording display and export
- Generate captions for audio output or microphone input
Notes:
- The Windows platform supports generating captions for both audio output and microphone input.
- The Linux platform currently only supports generating captions for microphone input.
- The macOS platform is not yet supported.
- 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.
## 🚀 Project Execution
## ⚙️ Built-in Subtitle Engines
Currently, the software comes with 1 subtitle engine, with 2 new engines planned. Details are as follows.
### Gummy Subtitle Engine (Cloud)
Developed based on Tongyi Lab's [Gummy Speech Translation Model](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/gummy-speech-recognition-translation/), using [Alibaba Cloud Bailian](https://bailian.console.aliyun.com) API to call this cloud model.
**Model Parameters:**
- Supported audio sample rate: 16kHz and above
- Audio sample depth: 16bit
- Supported audio channels: Mono
- Recognizable languages: Chinese, English, Japanese, Korean, German, French, Russian, Italian, Spanish
- Supported translations:
- Chinese → English, Japanese, Korean
- English → Chinese, Japanese, Korean
- Japanese, Korean, German, French, Russian, Italian, Spanish → Chinese or English
**Network Traffic Consumption:**
The subtitle engine uses native sample rate (assumed to be 48kHz) for sampling, with 16bit sample depth and mono channel, so the upload rate is approximately:
$$
48000\ \text{samples/second} \times 2\ \text{bytes/sample} \times 1\ \text{channel} = 93.75\ \text{KB/s}
$$
The engine only uploads data when receiving audio streams, so the actual upload rate may be lower. The return traffic consumption of model results is small and not considered here.
### Vosk Subtitle Engine (Local)
Planned to be developed based on [vosk-api](https://github.com/alphacep/vosk-api), currently in experimentation.
### FunASR Subtitle Engine (Local)
If feasible, will be developed based on [FunASR](https://github.com/modelscope/FunASR). Not yet researched or verified for feasibility.
## 🚀 Project Setup
![](./assets/media/structure_en.png)
@@ -59,12 +104,15 @@ Notes:
npm install
```
### Build Caption Engine
### Build Subtitle Engine
First, navigate to the `caption-engine` folder and execute the following command to create a virtual environment:
First enter the `caption-engine` folder and execute the following commands to create a virtual environment:
```bash
# in ./caption-engine folder
python -m venv subenv
# or
python3 -m venv subenv
```
Then activate the virtual environment:
@@ -72,37 +120,40 @@ Then activate the virtual environment:
```bash
# Windows
subenv/Scripts/activate
# Linux
# Linux or macOS
source subenv/bin/activate
```
Next, install the dependencies (note that if you are in a Linux environment, you should comment out `PyAudioWPatch` in `requirements.txt`, as this module is only applicable to the Windows environment):
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.
```bash
pip install -r requirements.txt
```
Then build the project using `pyinstaller`:
Then use `pyinstaller` to build the project:
```bash
pyinstaller --onefile main-gummy.py
```
At this point, the project is built. You can find the executable file in the `caption-engine/dist` folder and proceed with further operations.
After the build completes, you can find the executable file in the `caption-engine/dist` folder. Then proceed with subsequent operations.
### Run the Project
### Run Project
```bash
npm run dev
```
### Build the Project
Note that the software is currently not adapted for the macOS platform. Please use Windows or Linux systems for building, with Windows being more recommended due to its full functionality.
### Build Project
Note: Currently the software has only been built and tested on Windows and macOS platforms. Correct operation on Linux platform is not guaranteed.
```bash
# For Windows
# For windows
npm run build:win
# For macOS, not avaliable yet
# For macOS
npm run build:mac
# For Linux
npm run build:linux

View File

@@ -1,13 +1,18 @@
<div align="center" >
<img src="./resources/icon.png" width="100px" height="100px"/>
<img src="./build/icon.png" width="100px" height="100px"/>
<h1 align="center">auto-caption</h1>
<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>
<img src="https://img.shields.io/badge/version-0.3.0-blue">
<img src="https://img.shields.io/github/issues/HiMeditator/auto-caption?color=orange">
<img src="https://img.shields.io/github/languages/top/HiMeditator/auto-caption?color=royalblue">
<img src="https://img.shields.io/github/repo-size/HiMeditator/auto-caption?color=green">
<img src="https://visitor-badge.laobi.icu/badge?page_id=himeditator.github.io">
<p>
| <a href="./README.md">体中文</a>
| <a href="./README_en.md">英語</a>
| <a href="./README.md">体中文</a>
| <a href="./README_en.md">English</a>
| <b>日本語</b> |
</p>
<p><i>v0.2.0 バージョンがリリースされました。ローカル字幕エンジンを追加予定の v1.0.0 バージョン開発中...</i></p>
<p><i>v0.3.0 バージョンがリリースされました。ローカル字幕エンジンを追加予定の v1.0.0 バージョンを現在開発中...</i></p>
</div>
![](./assets/media/main_ja.png)
@@ -20,36 +25,74 @@
[Auto Caption ユーザーマニュアル](./docs/user-manual/ja.md)
[字幕エンジン説明文書](./docs/engine-manual/ja.md)
[字幕エンジン説明ドキュメント](./docs/engine-manual/ja.md)
[プロジェクト API ドキュメント(中国語)](./docs/api-docs/electron-ipc.md)
### 基本的な使用方法
現在、Windows と macOS 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。デフォルトの Gummy 字幕エンジンを使用するには、まず Alibaba Cloud Bailian プラットフォームから API KEY を取得し、その API KEY をソフトウェア設定に追加するか、環境変数に設定する必要がありますWindows プラットフォームのみ環境変数からの API KEY 読み取りをサポートしています)。
現在、Windows 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のみ提供されています。デフォルトの Gummy 字幕エンジンを使用する場合、まず Alibaba Cloud 百煉プラットフォームの API キーを取得し、環境変数に設定する必要があります。これによりモデルが正常に動作します。
![](./assets/media/api_ja.png)
**アリババクラウドの国際版には Gummy モデルが提供されていないため、中国以外のユーザーは現在、デフォルトの字幕エンジンを使用できません。すべてのユーザーが用できるように、新しいローカル字幕エンジンを開発中です。**
**国際版の Alibaba Cloud サービスには Gummy モデルが提供されていないため、現在中国以外のユーザーはデフォルトの字幕エンジンを使用できません。すべてのユーザーがデフォルトの字幕エンジンを使用できるように、新しいローカル字幕エンジンを開発中です。**
関連チュートリアル:
- [API キーの取得(中国語)](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key)
- [環境変数への API キーの設定(中国語)](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/configure-api-key-through-environment-variables)。
字幕エンジンの仕組みを理解したい場合、または独自の字幕エンジンを開発したい場合は、[字幕エンジン説明文書](./docs/engine-manual/ja.md)を参照してください。
- [API KEY の取得(中国語)](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key)
- [環境変数への API Key 設定(中国語)](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/configure-api-key-through-environment-variables)
字幕エンジンの動作原理を理解したい場合、または独自の字幕エンジンを開発したい場合は、[字幕エンジン説明ドキュメント](./docs/engine-manual/ja.md)を参照してください。
## ✨ 特徴
- 複数言語のインターフェースサポート
- クロスプラットフォーム、多言語 UI サポート
- 豊富な字幕スタイル設定
- 柔軟な字幕エンジン選択
- 複数言語認識と翻訳
- 言語認識と翻訳
- 字幕記録の表示とエクスポート
- オーディオ出力マイク入力の字幕生成
- オーディオ出力またはマイク入力からの字幕生成
意事項
- Windows プラットフォームでは、オーディオ出力とマイク入力の両方の字幕生成サポートされています
- Linux プラットフォームでは、現在マイク入力の字幕生成のみサポートされています。
- 現在、macOS プラットフォームには対応していません。
- Windows と macOS プラットフォームオーディオ出力とマイク入力の両方からの字幕生成サポートていますが、**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サポートています。
## 🚀 プロジェクトの実行
## ⚙️ 字幕エンジン説明
現在ソフトウェアには1つの字幕エンジンが組み込まれており、2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。
### Gummy 字幕エンジン(クラウド)
Tongyi Lab の [Gummy 音声翻訳大規模モデル](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/gummy-speech-recognition-translation/)をベースに開発され、[Alibaba Cloud Bailian](https://bailian.console.aliyun.com) の APIを使用してこのクラウドモデルを呼び出します。
**モデル詳細パラメータ:**
- サポートするオーディオサンプルレート16kHz以上
- オーディオサンプルビット深度16bit
- サポートするオーディオチャンネル:モノラル
- 認識可能な言語:中国語、英語、日本語、韓国語、ドイツ語、フランス語、ロシア語、イタリア語、スペイン語
- サポートする翻訳:
- 中国語 → 英語、日本語、韓国語
- 英語 → 中国語、日本語、韓国語
- 日本語、韓国語、ドイツ語、フランス語、ロシア語、イタリア語、スペイン語 → 中国語または英語
**ネットワークトラフィック消費量:**
字幕エンジンはネイティブサンプルレート48kHz と仮定)でサンプリングを行い、サンプルビット深度は 16bit、アップロードオーディオはモラルチャンネルのため、アップロードレートは約
$$
48000\ \text{samples/second} \times 2\ \text{bytes/sample} \times 1\ \text{channel} = 93.75\ \text{KB/s}
$$
また、エンジンはオーディオストームを取得したときのみデータをアップロードするため、実際のアップロードレートはさらに小さくなる可能性があります。モデル結果の返信トラフィック消費量は小さく、ここでは考慮していません。
### Vosk字幕エンジンローカル
[vosk-api](https://github.com/alphacep/vosk-api) をベースに開発予定で、現在実験中です。
### FunASR字幕エンジンローカル
可能であれば、[FunASR](https://github.com/modelscope/FunASR) をベースに開発予定です。まだ調査と実現可能性の検証を行っていません。
## 🚀 プロジェクト実行
![](./assets/media/structure_ja.png)
@@ -59,51 +102,57 @@
npm install
```
### 字幕エンジンのビルド
### 字幕エンジンの構築
まず`caption-engine` フォルダに移動し、以下のコマンドを実行して仮想環境を作成します:
まず `caption-engine` フォルダに入り、以下のコマンドを実行して仮想環境を作成します:
```bash
# ./caption-engine フォルダ内
python -m venv subenv
# または
python3 -m venv subenv
```
次に仮想環境をアクティブします:
次に仮想環境をアクティブします:
```bash
# Windows
subenv/Scripts/activate
# Linux
# Linux または macOS
source subenv/bin/activate
```
次に、依存関係をインストールしますLinux 環境の場合、`requirements.txt``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 環境でのみ適用されます)
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` `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。
```bash
pip install -r requirements.txt
```
次に`pyinstaller` を使用してプロジェクトをビルドします:
その後`pyinstaller` を使用してプロジェクトをビルドします:
```bash
pyinstaller --onefile main-gummy.py
```
の時点でプロジェクトのビルドが完了し、`caption-engine/dist` フォルダ対応する実行ファイルを見つけることができます。その後、必要な操作を行ってください
でプロジェクトのビルドが完了し、`caption-engine/dist` フォルダ内に対応する実行可能ファイルが確認できます。その後、次の操作に進むことができます
### プロジェクト実行
### プロジェクト実行
```bash
npm run dev
```
### プロジェクトのビルド
現在、ソフトウェアは macOS プラットフォームに対応していません。Windows または Linux システムを使用してビルドしてください。完全な機能を備えた Windows プラットフォームが推奨されます。
### プロジェクト構築
現在、ソフトウェアは Windows と macOS プラットフォームでのみ構築とテストが行われており、Linux プラットフォームでの正しい動作は保証できません。
```bash
# For Windows
# Windows
npm run build:win
# For macOS, not avaliable yet
# macOS
npm run build:mac
# For Linux
# Linux
npm run build:linux
```

BIN
assets/media/api_en.png Normal file

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 178 KiB

BIN
assets/media/api_ja.png Normal file

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 179 KiB

BIN
assets/media/api_zh.png Normal file

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 174 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 373 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 440 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 333 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 443 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 384 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 450 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 324 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 324 KiB

Binary file not shown.

View File

@@ -5,7 +5,9 @@
The following icons are used under CC BY 4.0 license:
- icon.png
- icon.svg
- icon.icns
Source:
- https://icon-icons.com/en/pack/Duetone/2064
- https://icon-icons.com/en/pack/Duetone/2064

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@@ -0,0 +1,12 @@
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
<plist version="1.0">
<dict>
<key>com.apple.security.cs.allow-jit</key>
<true/>
<key>com.apple.security.cs.allow-unsigned-executable-memory</key>
<true/>
<key>com.apple.security.cs.allow-dyld-environment-variables</key>
<true/>
</dict>
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BIN
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BIN
build/icon.png Normal file

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 36 KiB

1
build/icon.svg Normal file
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@@ -0,0 +1 @@
<svg id="Layer_1" data-name="Layer 1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="6 6 52 52"><defs><style>.cls-1{fill:#a8d2f0;}.cls-2{fill:#389ad6;}.cls-3,.cls-4{fill:none;}.cls-4{stroke:#295183;stroke-linecap:round;stroke-linejoin:round;stroke-width:2px;}.cls-5{fill:#295183;}</style></defs><title>weather, forecast, direction, compass</title><path class="cls-1" d="M25.56,17.37c-.87,6.45-1.73,22.73,10.26,29.37A1.77,1.77,0,0,1,35.15,50C27.56,51,15,50,13.05,33.13a1.9,1.9,0,0,1,0-.21c0-1.24.11-13.46,10.07-17.41A1.77,1.77,0,0,1,25.56,17.37Z"/><path class="cls-2" d="M30.32,35l1,4.45a3.2,3.2,0,0,0-.22.72c-.1.46-.19.92-.29,1.38-.13.68-.39,1.49-1.06,1.67s-1.32-.44-1.55-1.11S28,40.72,27.84,40s-.76-1.33-1.45-1.26c-.34,0-.62.27-1,.32-.78.16-.31-1.79-.46-2.13a1.67,1.67,0,0,0-1.08-.82c-.91-.27-3.85-.37-3.06-2.07a1.68,1.68,0,0,1,1.07-.76,9.87,9.87,0,0,1,1.4-.32,3.94,3.94,0,0,0,1.26-.32l4.44,1,1.07.23Z"/><path class="cls-2" d="M30.32,28.31l-.24,1.07L29,29.62,27.26,30a1.83,1.83,0,0,0,.52-.8A6,6,0,0,0,28,28c0-.26.07-.5.12-.74a1.26,1.26,0,0,1,.1-.29Z"/><path class="cls-2" d="M34.62,29.37l0-.2.69-.43a2.66,2.66,0,0,1-.38.7Z"/><line class="cls-3" x1="33.74" y1="37.87" x2="33.45" y2="39.16"/><path class="cls-2" d="M37,35.79A4.71,4.71,0,0,1,36,36a7.51,7.51,0,0,0-1,.17,2.43,2.43,0,0,0-.37.13,2,2,0,0,0-.62.47l.4-1.78.23-1.07,1.07-.23Z"/><polyline class="cls-4" points="32 20.86 30.47 27.68 30.17 28.99 29.95 29.95 28.99 30.17 27.42 30.52 26.41 30.75 25.24 31.01 20.86 32 25 32.93 28.99 33.83 29.95 34.04 30.17 35.01 31.07 39.01 32 43.14 32.99 38.75 33.25 37.59 33.47 36.6 33.83 35 34.04 34.04 35 33.83 36.27 33.54 43.14 32 35.01 30.17 34.28 30.01 34.04 29.95 34 29.77 33.83 28.99 33.38 26.98"/><polygon class="cls-4" points="30.17 28.99 29.95 29.95 28.99 30.17 28.09 28.74 26.98 26.98 28.29 27.81 30.17 28.99"/><polygon class="cls-4" points="30.17 35.01 26.98 37.02 28.99 33.83 29.95 34.04 30.17 35.01"/><polygon class="cls-4" points="37.02 37.02 35.26 35.91 33.83 35 34.04 34.04 35 33.83 36.2 35.72 37.02 37.02"/><polygon class="cls-4" points="37.02 26.98 35.01 30.17 34.28 30.01 34.04 29.95 34 29.77 33.83 28.99 37.02 26.98"/><path class="cls-4" d="M38.42,14.13A19.08,19.08,0,1,1,32,13a19.19,19.19,0,0,1,2,.11"/><circle class="cls-5" cx="32.03" cy="16.99" r="1"/><circle class="cls-5" cx="47.01" cy="32.03" r="1"/><circle class="cls-5" cx="31.97" cy="47.01" r="1"/><circle class="cls-5" cx="16.99" cy="31.97" r="1"/></svg>

After

Width:  |  Height:  |  Size: 2.4 KiB

View File

@@ -0,0 +1,2 @@
from dashscope.common.error import InvalidParameter
from .gummy import GummyTranslator

View File

@@ -4,6 +4,7 @@ from dashscope.audio.asr import (
TranslationResult,
TranslationRecognizerRealtime
)
import dashscope
from datetime import datetime
import json
import sys
@@ -39,12 +40,12 @@ class Callback(TranslationRecognizerCallback):
caption['text'] = transcription_result.text
if caption['index'] != self.cur_id:
self.cur_id = caption['index']
cur_time = datetime.now().strftime('%H:%M:%S')
cur_time = datetime.now().strftime('%H:%M:%S.%f')[:-3]
caption['time_s'] = cur_time
self.time_str = cur_time
else:
caption['time_s'] = self.time_str
caption['time_t'] = datetime.now().strftime('%H:%M:%S')
caption['time_t'] = datetime.now().strftime('%H:%M:%S.%f')[:-3]
caption['translation'] = ""
if translation_result is not None:
@@ -69,7 +70,17 @@ class Callback(TranslationRecognizerCallback):
print(f"Error sending data to Node.js: {e}", file=sys.stderr)
class GummyTranslator:
def __init__(self, rate, source, target):
"""
使用 Gummy 引擎流式处理的音频数据,并在标准输出中输出与 Auto Caption 软件可读取的 JSON 字符串数据
初始化参数:
rate: 音频采样率
source: 源语言代码字符串zh, en, ja 等)
target: 目标语言代码字符串zh, en, ja 等)
"""
def __init__(self, rate, source, target, api_key):
if api_key:
dashscope.api_key = api_key
self.translator = TranslationRecognizerRealtime(
model = "gummy-realtime-v1",
format = "pcm",
@@ -80,3 +91,15 @@ class GummyTranslator:
translation_target_languages = [target],
callback = Callback()
)
def start(self):
"""启动 Gummy 引擎"""
self.translator.start()
def send_audio_frame(self, data):
"""发送音频帧"""
self.translator.send_audio_frame(data)
def stop(self):
"""停止 Gummy 引擎"""
self.translator.stop()

View File

@@ -0,0 +1 @@
from .process import mergeChunkChannels, resampleRawChunk

View File

@@ -0,0 +1,49 @@
import samplerate
import numpy as np
def mergeChunkChannels(chunk, channels):
"""
将当前多通道音频数据块转换为单通道音频数据块
Args:
chunk: (bytes)多通道音频数据块
channels: 通道数
Returns:
(bytes)单通道音频数据块
"""
# (length * channels,)
chunk_np = np.frombuffer(chunk, dtype=np.int16)
# (length, channels)
chunk_np = chunk_np.reshape(-1, channels)
# (length,)
chunk_mono_f = np.mean(chunk_np.astype(np.float32), axis=1)
chunk_mono = np.round(chunk_mono_f).astype(np.int16)
return chunk_mono.tobytes()
def resampleRawChunk(chunk, channels, orig_sr, target_sr, mode="sinc_best"):
"""
将当前多通道音频数据块转换成单通道音频数据块,然后进行重采样
Args:
chunk: (bytes)多通道音频数据块
channels: 通道数
orig_sr: 原始采样率
target_sr: 目标采样率
mode: 重采样模式,可选:'sinc_best' | 'sinc_medium' | 'sinc_fastest' | 'zero_order_hold' | 'linear'
Return:
(bytes)单通道音频数据块
"""
# (length * channels,)
chunk_np = np.frombuffer(chunk, dtype=np.int16)
# (length, channels)
chunk_np = chunk_np.reshape(-1, channels)
# (length,)
chunk_mono_f = np.mean(chunk_np.astype(np.float32), axis=1)
chunk_mono = chunk_mono_f.astype(np.int16)
ratio = target_sr / orig_sr
chunk_mono_r = samplerate.resample(chunk_mono, ratio, converter_type=mode)
chunk_mono_r = np.round(chunk_mono_r).astype(np.int16)
return chunk_mono_r.tobytes()

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@@ -1,40 +1,43 @@
import sys
if sys.platform == 'win32':
from sysaudio.win import AudioStream, mergeStreamChannels
elif sys.platform == 'linux':
from sysaudio.linux import AudioStream, mergeStreamChannels
else:
raise NotImplementedError(f"Unsupported platform: {sys.platform}")
from audio2text.gummy import GummyTranslator
import sys
import argparse
def convert_audio_to_text(s_lang, t_lang, audio_type):
if sys.platform == 'win32':
from sysaudio.win import AudioStream
elif sys.platform == 'darwin':
from sysaudio.darwin import AudioStream
elif sys.platform == 'linux':
from sysaudio.linux import AudioStream
else:
raise NotImplementedError(f"Unsupported platform: {sys.platform}")
from audioprcs import mergeChunkChannels
from audio2text import InvalidParameter, GummyTranslator
def convert_audio_to_text(s_lang, t_lang, audio_type, chunk_rate, api_key):
sys.stdout.reconfigure(line_buffering=True) # type: ignore
stream = AudioStream(audio_type)
stream.openStream()
stream = AudioStream(audio_type, chunk_rate)
if t_lang == 'none':
gummy = GummyTranslator(stream.RATE, s_lang, None)
gummy = GummyTranslator(stream.RATE, s_lang, None, api_key)
else:
gummy = GummyTranslator(stream.RATE, s_lang, t_lang)
gummy.translator.start()
gummy = GummyTranslator(stream.RATE, s_lang, t_lang, api_key)
stream.openStream()
gummy.start()
while True:
try:
if not stream.stream: continue
data = stream.stream.read(stream.CHUNK)
data = mergeStreamChannels(data, stream.CHANNELS)
chunk = stream.read_chunk()
chunk_mono = mergeChunkChannels(chunk, stream.CHANNELS)
try:
gummy.translator.send_audio_frame(data)
except:
gummy.translator.start()
gummy.translator.send_audio_frame(data)
gummy.send_audio_frame(chunk_mono)
except InvalidParameter:
gummy.start()
gummy.send_audio_frame(chunk_mono)
except KeyboardInterrupt:
stream.closeStream()
gummy.translator.stop()
gummy.stop()
break
@@ -42,10 +45,14 @@ 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('-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,
0 if args.audio_type == '0' else 1
int(args.audio_type),
int(args.chunk_rate),
args.api_key
)

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@@ -1,5 +1,6 @@
dashscope==1.23.5
numpy==2.2.6
PyAudio==0.2.14
PyAudioWPatch==0.2.12.7 # Windows only
pyinstaller==6.14.1
dashscope
numpy
samplerate
PyAudio
PyAudioWPatch # Windows only
pyinstaller

View File

View File

@@ -0,0 +1,85 @@
"""获取 MacOS 系统音频输入/输出流"""
import pyaudio
class AudioStream:
"""
获取系统音频流(支持 BlackHole 作为系统音频输出捕获)
初始化参数:
audio_type: 0-系统音频输出流(需配合 BlackHole1-系统音频输入流
chunk_rate: 每秒采集音频块的数量默认为20
"""
def __init__(self, audio_type=0, chunk_rate=20):
self.audio_type = audio_type
self.mic = pyaudio.PyAudio()
if self.audio_type == 0:
self.device = self.getOutputDeviceInfo()
else:
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"])
self.CHUNK = self.RATE // chunk_rate
self.INDEX = self.device["index"]
def getOutputDeviceInfo(self):
"""查找指定关键词的输入设备"""
device_count = self.mic.get_device_count()
for i in range(device_count):
dev_info = self.mic.get_device_info_by_index(i)
if 'blackhole' in dev_info["name"].lower():
return dev_info
raise Exception("The device containing BlackHole was not found.")
def printInfo(self):
dev_info = f"""
采样输入设备:
- 设备类型:{ "音频输出" if self.audio_type == 0 else "音频输入" }
- 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
音频样本块大小:{self.CHUNK}
样本位宽:{self.SAMP_WIDTH}
采样格式:{self.FORMAT}
音频通道数:{self.CHANNELS}
音频采样率:{self.RATE}
"""
print(dev_info)
def openStream(self):
"""
打开并返回系统音频输出流
"""
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)
)
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, exception_on_overflow=False)
def closeStream(self):
"""
关闭系统音频输出流
"""
if self.stream is None: return
self.stream.stop_stream()
self.stream.close()
self.stream = None

View File

@@ -1,30 +1,17 @@
"""获取 Linux 系统音频输入流"""
import pyaudio
import numpy as np
def mergeStreamChannels(data, channels):
"""
将当前多通道流数据合并为单通道流数据
Args:
data: 多通道数据
channels: 通道数
Returns:
mono_data_bytes: 单通道数据
"""
# (length * channels,)
data_np = np.frombuffer(data, dtype=np.int16)
# (length, channels)
data_np_r = data_np.reshape(-1, channels)
# (length,)
mono_data = np.mean(data_np_r.astype(np.float32), axis=1)
mono_data = mono_data.astype(np.int16)
mono_data_bytes = mono_data.tobytes()
return mono_data_bytes
class AudioStream:
def __init__(self, audio_type=1):
"""
获取系统音频流
初始化参数:
audio_type: 0-系统音频输出流不支持不会生效1-系统音频输入流(默认)
chunk_rate: 每秒采集音频块的数量默认为20
"""
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()
@@ -33,7 +20,7 @@ class AudioStream:
self.FORMAT = pyaudio.paInt16
self.CHANNELS = self.device["maxInputChannels"]
self.RATE = int(self.device["defaultSampleRate"])
self.CHUNK = self.RATE // 20
self.CHUNK = self.RATE // chunk_rate
self.INDEX = self.device["index"]
def printInfo(self):
@@ -49,7 +36,7 @@ class AudioStream:
音频样本块大小:{self.CHUNK}
样本位宽:{self.SAMP_WIDTH}
音频数据格式:{self.FORMAT}
采样格式:{self.FORMAT}
音频通道数:{self.CHANNELS}
音频采样率:{self.RATE}
"""
@@ -62,13 +49,20 @@ class AudioStream:
if self.stream: return self.stream
self.stream = self.mic.open(
format = self.FORMAT,
channels = self.CHANNELS,
channels = int(self.CHANNELS),
rate = self.RATE,
input = True,
input_device_index = self.INDEX
input_device_index = int(self.INDEX)
)
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)
def closeStream(self):
"""
关闭系统音频输出流
@@ -76,4 +70,4 @@ class AudioStream:
if self.stream is None: return
self.stream.stop_stream()
self.stream.close()
self.stream = None
self.stream = None

View File

@@ -1,7 +1,6 @@
"""获取 Windows 系统音频输出流"""
"""获取 Windows 系统音频输入/输出流"""
import pyaudiowpatch as pyaudio
import numpy as np
def getDefaultLoopbackDevice(mic: pyaudio.PyAudio, info = True)->dict:
@@ -40,35 +39,15 @@ def getDefaultLoopbackDevice(mic: pyaudio.PyAudio, info = True)->dict:
return default_speaker
def mergeStreamChannels(data, channels):
"""
将当前多通道流数据合并为单通道流数据
Args:
data: 多通道数据
channels: 通道数
Returns:
mono_data_bytes: 单通道数据
"""
# (length * channels,)
data_np = np.frombuffer(data, dtype=np.int16)
# (length, channels)
data_np_r = data_np.reshape(-1, channels)
# (length,)
mono_data = np.mean(data_np_r.astype(np.float32), axis=1)
mono_data = mono_data.astype(np.int16)
mono_data_bytes = mono_data.tobytes()
return mono_data_bytes
class AudioStream:
"""
获取系统音频流
参数:
audio_type: (默认)0-系统音频输出流1-系统音频输入流
初始化参数:
audio_type: 0-系统音频输出流(默认)1-系统音频输入流
chunk_rate: 每秒采集音频块的数量默认为20
"""
def __init__(self, audio_type=0):
def __init__(self, audio_type=0, chunk_rate=20):
self.audio_type = audio_type
self.mic = pyaudio.PyAudio()
if self.audio_type == 0:
@@ -80,13 +59,13 @@ class AudioStream:
self.FORMAT = pyaudio.paInt16
self.CHANNELS = self.device["maxInputChannels"]
self.RATE = int(self.device["defaultSampleRate"])
self.CHUNK = self.RATE // 20
self.CHUNK = self.RATE // chunk_rate
self.INDEX = self.device["index"]
def printInfo(self):
dev_info = f"""
采样设备:
- 设备类型:{ "音频输" if self.audio_type == 0 else "音频输" }
- 设备类型:{ "音频输" if self.audio_type == 0 else "音频输" }
- 序号:{self.device['index']}
- 名称:{self.device['name']}
- 最大输入通道数:{self.device['maxInputChannels']}
@@ -97,7 +76,7 @@ class AudioStream:
音频样本块大小:{self.CHUNK}
样本位宽:{self.SAMP_WIDTH}
音频数据格式:{self.FORMAT}
采样格式:{self.FORMAT}
音频通道数:{self.CHANNELS}
音频采样率:{self.RATE}
"""
@@ -117,6 +96,13 @@ class AudioStream:
)
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, exception_on_overflow=False)
def closeStream(self):
"""
关闭系统音频输出流

View File

@@ -29,6 +29,7 @@
### 新增功能
- 添加长字幕内容隐藏功能 (#1)
- 添加多界面语言支持(中文、英语、日语)
- 添加暗色主题
@@ -40,10 +41,34 @@
### 修复bug
- 添加字幕引擎长时间空置后报错的问题
- 添加字幕引擎长时间空置后报错的问题 (#2)
### 新增文档
- 新增日语说明文档
- 新增英语、日语字幕引擎说明文档和用户手册
- 新增 electron ipc api 文档
## v0.3.0
2025-07-09
对字幕引擎代码进行了重构,软件适配了 macOS 平台,添加了新功能。
### 新增功能
- 添加软件内设置 API KEY 的功能
- 添加字幕字体粗细和文本阴影的设置
- 添加复制字幕记录到剪贴板的功能 (#3)
### 优化体验
- 字幕时间记录精确到毫秒
- 更详细的说明文档(添加字幕引擎规格说明、用户文档和字幕引擎文档更新) (#4)
- 适配 macOS 平台
- 字幕窗口有了更大的顶置优先级
- 预览窗口可以实时显示最新的字幕内容
### 修复bug
- 修复使用系统主题时暗色系统载入为亮色的问题

View File

@@ -1,6 +1,22 @@
## 已完成
- [x] 添加英语和日语语言支持 *2025/07/04*
- [x] 添加暗色主题 *2025/07/04*
- [x] 优化长字幕显示效果 *2025/07/05*
- [x] 修复字幕引擎空置报错的问题 *2025/07/05*
- [ ] 添加更多字幕引擎
- [ ] 减小软件体积
- [x] 增强字幕窗口顶置优先级 *2025/07/07*
- [x] 添加对自带字幕引擎的详细规格说明 *2025/07/07*
- [x] 添加复制字幕到剪贴板功能 *2025/07/08*
- [x] 适配 macOS 平台 *2025/07/08*
- [x] 添加字幕文字描边 *2025/07/09*
## 待完成
- [ ] 添加本地字幕引擎
- [ ] 添加基于 Vosk 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
- [ ] 使用 Tauri 框架重新开发

View File

@@ -20,11 +20,11 @@
### `both.window.mounted`
**介绍:**前端窗口挂载完毕,请求最新的配置数据
**介绍:** 前端窗口挂载完毕,请求最新的配置数据
**发起方:**前端
**发起方:** 前端
**接收方:**后端
**接收方:** 后端
**数据类型:**
@@ -33,11 +33,11 @@
### `control.nativeTheme.get`
**介绍:**前端获取系统当前的主题
**介绍:** 前端获取系统当前的主题
**发起方:**前端控制窗口
**发起方:** 前端控制窗口
**接收方:**后端控制窗口实例
**接收方:** 后端控制窗口实例
**数据类型:**
@@ -48,242 +48,242 @@
### `control.uiLanguage.change`
**介绍:**前端修改字界面语言,将修改同步给后端
**介绍:** 前端修改字界面语言,将修改同步给后端
**发起方:**前端控制窗口
**发起方:** 前端控制窗口
**接收方:**后端控制窗口实例
**接收方:** 后端控制窗口实例
**数据类型:**`UILanguage`
**数据类型:** `UILanguage`
### `control.uiTheme.change`
**介绍:**前端修改字界面主题,将修改同步给后端
**介绍:** 前端修改字界面主题,将修改同步给后端
**发起方:**前端控制窗口
**发起方:** 前端控制窗口
**接收方:**后端控制窗口实例
**接收方:** 后端控制窗口实例
**数据类型:**`UITheme`
**数据类型:** `UITheme`
### `control.leftBarWidth.change`
**介绍:**前端修改边栏宽度,将修改同步给后端
**介绍:** 前端修改边栏宽度,将修改同步给后端
**发起方:**前端控制窗口
**发起方:** 前端控制窗口
**接收方:**后端控制窗口实例
**接收方:** 后端控制窗口实例
**数据类型:**`number`
**数据类型:** `number`
### `control.captionLog.clear`
**介绍:**清空字幕记录
**介绍:** 清空字幕记录
**发起方:**前端控制窗口
**发起方:** 前端控制窗口
**接收方:**后端控制窗口实例
**接收方:** 后端控制窗口实例
**数据类型:**无数据
**数据类型:** 无数据
### `control.styles.change`
**介绍:**前端修改字幕样式,将修改同步给后端
**介绍:** 前端修改字幕样式,将修改同步给后端
**发起方:**前端控制窗口
**发起方:** 前端控制窗口
**接收方:**后端控制窗口实例
**接收方:** 后端控制窗口实例
**数据类型:**`Styles`
**数据类型:** `Styles`
### `control.styles.reset`
**介绍:**将字幕样式恢复为默认
**介绍:** 将字幕样式恢复为默认
**发起方:**前端控制窗口
**发起方:** 前端控制窗口
**接收方:**后端控制窗口实例
**接收方:** 后端控制窗口实例
**数据类型:**无数据
**数据类型:** 无数据
### `control.controls.change`
**介绍:**前端修改了字幕引擎配置,将最新配置发送给后端
**介绍:** 前端修改了字幕引擎配置,将最新配置发送给后端
**发起方:**前端控制窗口
**发起方:** 前端控制窗口
**接收方:**后端控制窗口实例
**接收方:** 后端控制窗口实例
**数据类型:**`Controls`
**数据类型:** `Controls`
### `control.captionWindow.activate`
**介绍:**激活字幕窗口
**介绍:** 激活字幕窗口
**发起方:**前端控制窗口
**发起方:** 前端控制窗口
**接收方:**后端控制窗口实例
**接收方:** 后端控制窗口实例
**数据类型:**无数据
**数据类型:** 无数据
### `control.engine.start`
**介绍:**启动字幕引擎
**介绍:** 启动字幕引擎
**发起方:**前端控制窗口
**发起方:** 前端控制窗口
**接收方:**后端控制窗口实例
**接收方:** 后端控制窗口实例
**数据类型:**无数据
**数据类型:** 无数据
### `control.engine.stop`
**介绍:**关闭字幕引擎
**介绍:** 关闭字幕引擎
**发起方:**前端控制窗口
**发起方:** 前端控制窗口
**接收方:**后端控制窗口实例
**接收方:** 后端控制窗口实例
**数据类型:**无数据
**数据类型:** 无数据
### `caption.windowHeight.change`
**介绍:**字幕窗口宽度发生改变
**介绍:** 字幕窗口宽度发生改变
**发起方:**前端字幕窗口
**发起方:** 前端字幕窗口
**接收方:**后端字幕窗口实例
**接收方:** 后端字幕窗口实例
**数据类型:**`number`
**数据类型:** `number`
### `caption.pin.set`
**介绍:**是否将窗口置顶
**介绍:** 是否将窗口置顶
**发起方:**前端字幕窗口
**发起方:** 前端字幕窗口
**接收方:**后端字幕窗口实例
**接收方:** 后端字幕窗口实例
**数据类型:**`boolean`
**数据类型:** `boolean`
### `caption.controlWindow.activate`
**介绍:**激活控制窗口
**介绍:** 激活控制窗口
**发起方:**前端字幕窗口
**发起方:** 前端字幕窗口
**接收方:**后端字幕窗口实例
**接收方:** 后端字幕窗口实例
**数据类型:**无数据
**数据类型:** 无数据
### `caption.window.close`
**介绍:**关闭字幕窗口
**介绍:** 关闭字幕窗口
**发起方:**前端字幕窗口
**发起方:** 前端字幕窗口
**接收方:**后端字幕窗口实例
**接收方:** 后端字幕窗口实例
**数据类型:**无数据
**数据类型:** 无数据
## 后端 ==> 前端
### `control.uiLanguage.set`
**介绍:**后端将最新界面语言发送给前端,前端进行设置
**介绍:** 后端将最新界面语言发送给前端,前端进行设置
**发起方:**后端
**发起方:** 后端
**接收方:**字幕窗口
**接收方:** 字幕窗口
**数据类型:**`UILanguage`
**数据类型:** `UILanguage`
### `control.nativeTheme.change`
**介绍:**系统主题发生改变
**介绍:** 系统主题发生改变
**发起方:**后端
**发起方:** 后端
**接收方:**前端控制窗口
**接收方:** 前端控制窗口
**数据类型:**`string`
**数据类型:** `string`
### `control.engine.started`
**介绍:**引擎启动成功
**介绍:** 引擎启动成功
**发起方:**后端
**发起方:** 后端
**接收方:**前端控制窗口
**接收方:** 前端控制窗口
**数据类型:**无数据
**数据类型:** 无数据
### `control.engine.stopped`
**介绍:**引擎关闭
**介绍:** 引擎关闭
**发起方:**后端
**发起方:** 后端
**接收方:**前端控制窗口
**接收方:** 前端控制窗口
**数据类型:**无数据
**数据类型:** 无数据
### `control.error.occurred`
**介绍:**发送错误
**介绍:** 发送错误
**发起方:**后端
**发起方:** 后端
**接收方:**前端控制窗口
**接收方:** 前端控制窗口
**数据类型:**`string`
**数据类型:** `string`
### `control.controls.set`
**介绍:**后端将最新字幕引擎配置发送给前端,前端进行设置
**介绍:** 后端将最新字幕引擎配置发送给前端,前端进行设置
**发起方:**后端
**发起方:** 后端
**接收方:**前端控制窗口
**接收方:** 前端控制窗口
**数据类型:**`Controls`
**数据类型:** `Controls`
### `both.styles.set`
**介绍:**后端将最新字幕样式发送给前端,前端进行设置
**介绍:** 后端将最新字幕样式发送给前端,前端进行设置
**发起方:**后端
**发起方:** 后端
**接收方:**前端
**接收方:** 前端
**数据类型:**`Styles`
**数据类型:** `Styles`
### `both.captionLog.add`
**介绍:**添加一条新的字幕数据
**介绍:** 添加一条新的字幕数据
**发起方:**后端
**发起方:** 后端
**接收方:**前端
**接收方:** 前端
**数据类型:**`CaptionItem`
**数据类型:** `CaptionItem`
### `both.captionLog.upd`
**介绍:**更新最后一条字幕数据
**介绍:** 更新最后一条字幕数据
**发起方:**后端
**发起方:** 后端
**接收方:**前端
**接收方:** 前端
**数据类型:**`CaptionItem`
**数据类型:** `CaptionItem`
### `both.captionLog.set`
**介绍:**设置全部的字幕数据
**介绍:** 设置全部的字幕数据
**发起方:**后端
**发起方:** 后端
**接收方:**前端
**接收方:** 前端
**数据类型:**`CaptionItem[]`
**数据类型:** `CaptionItem[]`

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@@ -1,67 +1,102 @@
# Caption Engine Documentation
Corresponding Version: v0.3.0
![](../../assets/media/structure_en.png)
## Introduction to the Caption Engine
The so-called caption engine is actually a subprocess that fetches real-time streaming audio data from system audio input (recording) or output (playing sound) and calls an audio-to-text model to generate captions for the corresponding audio. The generated captions are converted into JSON formatted string data and passed to the main program via standard output (it must be ensured that the string read by the main program can be correctly interpreted as a JSON object). The main program reads and interprets the caption data, processes it, and displays it on the window.
The so-called caption engine is actually a subprogram that captures real-time streaming data from the system's audio input (recording) or output (playing sound) and calls an audio-to-text model to generate captions for the corresponding audio. The generated captions are converted into a JSON-formatted string and passed to the main program through standard output (it must be ensured that the string read by the main program can be correctly interpreted as a JSON object). The main program reads and interprets the caption data, processes it, and then displays it on the window.
## Features the Caption Engine Needs to Implement
## Functions Required by the Caption Engine
### Audio Acquisition
First, your caption engine needs to acquire streaming audio data from system audio input (recording) or output (playing sound). If developing with Python, you can use the PyAudio library to get microphone audio input data (cross-platform). Use the PyAudioWPatch library to get system audio output (only applicable to Windows platform).
First, your caption engine needs to capture streaming data from the system's audio input (recording) or output (playing sound). If using Python for development, you can use the PyAudio library to obtain microphone audio input data (cross-platform). Use the PyAudioWPatch library to get system audio output (Windows platform only).
The acquired audio stream data is usually in the form of short audio chunks, and the size of these chunks should be adjusted according to the model. For example, Alibaba Cloud's Gummy model performs better with 0.05-second audio chunks than with 0.2-second audio chunks.
Generally, the captured audio stream data consists of short audio chunks, and the size of these chunks should be adjusted according to the model. For example, Alibaba Cloud's Gummy model performs better with 0.05-second audio chunks compared to 0.2-second ones.
### Audio Processing
The acquired audio stream may need preprocessing before being converted to text. For instance, Alibaba Cloud's Gummy model can only recognize single-channel audio streams, while the collected audio streams are generally dual-channel, so you need to convert the dual-channel audio stream to a single channel. The conversion of channels can be achieved using methods from the NumPy library.
The acquired audio stream may need preprocessing before being converted to text. For instance, Alibaba Cloud's Gummy model can only recognize single-channel audio streams, while the collected audio streams are typically dual-channel, thus requiring conversion from dual-channel to single-channel. Channel conversion can be achieved using methods in the NumPy library.
You can directly use the audio acquisition and processing modules I've developed (path: `caption-engine/sysaudio`):
```python
if sys.platform == 'win32':
from sysaudio.win import AudioStream, mergeStreamChannels
elif sys.platform == 'linux':
from sysaudio.linux import AudioStream, mergeStreamChannels
else:
raise NotImplementedError(f"Unsupported platform: {sys.platform}")
# Create an instance of the audio stream object
stream = AudioStream(audio_type)
# Open the audio stream
stream.openStream()
while True: # Loop to read audio data
# Read audio data
data = stream.stream.read(stream.CHUNK)
# Convert dual-channel audio data to single-channel
data = mergeStreamChannels(data, stream.CHANNELS)
# Call the audio-to-text model
# ... ...
```
You can directly use the audio acquisition (`caption-engine/sysaudio`) and audio processing (`caption-engine/audioprcs`) modules I have developed.
### Audio to Text Conversion
Once you have the appropriate audio stream, you can convert it to text. Various models are typically used to achieve this. You can choose the model based on your requirements.
After obtaining the appropriate audio stream, you can convert it into text. This is generally done using various models based on your requirements.
A nearly complete implementation of a caption engine is as follows:
```python
import sys
import argparse
# Import system audio acquisition module
if sys.platform == 'win32':
from sysaudio.win import AudioStream
elif sys.platform == 'darwin':
from sysaudio.darwin import AudioStream
elif sys.platform == 'linux':
from sysaudio.linux import AudioStream
else:
raise NotImplementedError(f"Unsupported platform: {sys.platform}")
# Import audio processing functions
from audioprcs import mergeChunkChannels
# Import audio-to-text module
from audio2text import InvalidParameter, GummyTranslator
def convert_audio_to_text(s_lang, t_lang, audio_type, chunk_rate, api_key):
# Set standard output to line buffering
sys.stdout.reconfigure(line_buffering=True) # type: ignore
# Create instances for audio acquisition and speech-to-text
stream = AudioStream(audio_type, chunk_rate)
if t_lang == 'none':
gummy = GummyTranslator(stream.RATE, s_lang, None, api_key)
else:
gummy = GummyTranslator(stream.RATE, s_lang, t_lang, api_key)
# Start instances
stream.openStream()
gummy.start()
while True:
try:
# Read audio stream data
chunk = stream.read_chunk()
chunk_mono = mergeChunkChannels(chunk, stream.CHANNELS)
try:
# Call the model for translation
gummy.send_audio_frame(chunk_mono)
except InvalidParameter:
gummy.start()
gummy.send_audio_frame(chunk_mono)
except KeyboardInterrupt:
stream.closeStream()
gummy.stop()
break
```
### Data Transmission
After obtaining the text for the current audio stream, you need to pass the text to the main program. The caption engine process passes the caption data to the Electron main process through standard output.
After obtaining the text of the current audio stream, it needs to be transmitted to the main program. The caption engine process passes the caption data to the Electron main process through standard output.
The content transmitted must be a JSON string, where the JSON object should include the following parameters:
The content transmitted must be a JSON string, where the JSON object must contain the following parameters:
```typescript
export interface CaptionItem {
index: number, // Caption sequence number
time_s: string, // Start time of the current caption
time_t: string, // End time of the current caption
time_s: string, // Caption start time
time_t: string, // Caption end time
text: string, // Caption content
translation: string // Caption translation
}
```
**It is essential to ensure that every time a caption JSON data is output, the buffer is flushed, ensuring that the string received by the Electron main process each time can be interpreted as a JSON object.**
**It is essential to ensure that each time we output caption JSON data, the buffer is flushed, ensuring that the string received by the Electron main process can always be interpreted as a JSON object.**
If using Python, you can refer to the following method to pass data to the main program:
@@ -84,7 +119,8 @@ sys.stdout.reconfigure(line_buffering=True)
...
```
The code for the data receiving end is as follows:
Data receiver code is as follows:
```typescript
// src\main\utils\engine.ts
@@ -97,7 +133,7 @@ The code for the data receiving end is as follows:
const caption = JSON.parse(line);
addCaptionLog(caption);
} catch (e) {
controlWindow.sendErrorMessage('Cannot parse caption engine output as JSON object: ' + e)
controlWindow.sendErrorMessage('Unable to parse the output from the caption engine as a JSON object: ' + e)
console.error('[ERROR] Error parsing JSON:', e);
}
}
@@ -111,6 +147,6 @@ The code for the data receiving end is as follows:
...
```
## Code Reference
## Reference Code
The default caption engine entry point code is located in the `main-gummy.py` file under the `caption-engine` folder of this project. The `src\main\utils\engine.ts` file contains the server-side code for acquiring and processing caption engine data. You can read and understand the implementation details and the complete runtime process of the caption engine as needed.
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.

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@@ -1,71 +1,106 @@
# キャプションエンジンの説明文書
# 字幕エンジンの説明文書
![](../../assets/media/structure_ja.png)
対応バージョンv0.3.0
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。
## キャプションエンジンの紹介
![](../../assets/media/structure_ja.png)
キャプションエンジンとは、実際にはサブプログラムであり、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、音声をテキストに変換するモデルを呼び出して対応する音声のキャプションを生成します。生成されたキャプションはJSON形式の文字列データに変換され、標準出力を通じてメインプログラムに渡されますメインプログラムが読み取った文字列がJSONオブジェクトとして正しく解釈できるようにする必要があります。メインプログラムはキャプションデータを読み取り、解釈し、処理してウィンドウ上に表示します。
## 字幕エンジンの紹介
## キャプションエンジンが必要とする機能
所謂字幕エンジンは実際にはサブプログラムであり、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、音声からテキストへの変換モデルを使って対応する音声の字幕を生成します。生成された字幕はJSON形式の文字列データに変換され、標準出力を通じてメインプログラムに渡されますメインプログラムが読み取った文字列が正しいJSONオブジェクトとして解釈されることが保証される必要があります。メインプログラムは字幕データを読み取り、解釈して処理し、ウィンドウ上に表示します。
## 字幕エンジンが必要な機能
### 音声の取得
まず、あなたのキャプションエンジンは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取得する必要があります。Pythonを使用して開発する場合、PyAudioライブラリを使用してマイクからの音声入力データを取得できます(全プラットフォーム対応)。PyAudioWPatchライブラリを使用してシステムの音声出力を取得することできますWindowsプラットフォームのみ対応
まず、あなたの字幕エンジンは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取得する必要があります。Pythonを使用して開発する場合、PyAudioライブラリを使てマイクからの音声入力データを取得できます(全プラットフォーム共通。また、WindowsプラットフォームではPyAudioWPatchライブラリを使てシステムの音声出力を取得することできます。
一般的に取得される音声ストリームデータは、比較的短い時間の音声ブロックで構成されています。モデルに合わせて音声ブロックのサイズを調整する必要があります。例えば、アリババクラウドのGummyモデルでは、0.05秒の音声ブロックを使用した認識精度が0.2秒の音声ブロックよりも優れています。
一般的に取得される音声ストリームデータは、比較的短い時間間隔の音声ブロックで構成されています。モデルに合わせて音声ブロックのサイズを調整する必要があります。例えば、アリババクラウドのGummyモデルでは、0.05秒の音声ブロックを使用した認識結果の方が0.2秒の音声ブロックよりも優れています。
### 音声の処理
取得した音声ストリームは、テキストに変換する前に前処理を行う必要があるかもしれません。例えば、アリババクラウドのGummyモデルは単一チャンネルの音声ストリームしか認識できませんが、収集された音声ストリームは通常二重チャンネルです。そのため、二重チャンネルの音声ストリームを単一チャンネルに変換する必要があります。チャンネル数の変換はNumPyライブラリのメソッドを使用して行うことができます。
取得した音声ストリームは、テキストに変換する前に前処理が必要な場合があります。例えば、アリババクラウドのGummyモデルは単一チャンネルの音声ストリームしか認識できませんが、収集された音声ストリームは通常二重チャンネルであるため、二重チャンネルの音声ストリームを単一チャンネルに変換する必要があります。チャンネル数の変換はNumPyライブラリのメソッドを使て行うことができます。
既に開発済みの音声取得と音声処理モジュール(パス:`caption-engine/sysaudio`)を使用することできます
```python
if sys.platform == 'win32':
from sysaudio.win import AudioStream, mergeStreamChannels
elif sys.platform == 'linux':
from sysaudio.linux import AudioStream, mergeStreamChannels
else:
raise NotImplementedError(f"サポートされていないプラットフォーム: {sys.platform}")
# 音声ストリームオブジェクトのインスタンスを作成
stream = AudioStream(audio_type)
# 音声ストリームを開く
stream.openStream()
while True: # 音声データを繰り返し読み込む
# 音声データを読み込む
data = stream.stream.read(stream.CHUNK)
# 二重チャンネルの音声データを単一チャンネルに変換
data = mergeStreamChannels(data, stream.CHANNELS)
# 音声をテキストに変換するモデルを呼び出す
# ... ...
```
あなたは私によって開発された音声取得`caption-engine/sysaudio`と音声処理`caption-engine/audioprcs`)モジュールを直接使用することできます
### 音声からテキストへの変換
適切な音声ストリームを得た後、それをテキストに変換することができます。通常、様々なモデルを使用してこの変換を行います。必要に応じてモデルを選択してください
適切な音声ストリームを得た後、それをテキストに変換することができます。通常、様々なモデルを使って音声ストリームをテキストに変換します。必要に応じてモデルを選択することができます
ほぼ完全な字幕エンジンの実装例:
```python
import sys
import argparse
# システム音声の取得に関する設定
if sys.platform == 'win32':
from sysaudio.win import AudioStream
elif sys.platform == 'darwin':
from sysaudio.darwin import AudioStream
elif sys.platform == 'linux':
from sysaudio.linux import AudioStream
else:
raise NotImplementedError(f"Unsupported platform: {sys.platform}")
# 音声処理関数のインポート
from audioprcs import mergeChunkChannels
# 音声からテキストへの変換モジュールのインポート
from audio2text import InvalidParameter, GummyTranslator
def convert_audio_to_text(s_lang, t_lang, audio_type, chunk_rate, api_key):
# 標準出力をラインバッファリングに設定
sys.stdout.reconfigure(line_buffering=True) # type: ignore
# 音声の取得と音声からテキストへの変換のインスタンスを作成
stream = AudioStream(audio_type, chunk_rate)
if t_lang == 'none':
gummy = GummyTranslator(stream.RATE, s_lang, None, api_key)
else:
gummy = GummyTranslator(stream.RATE, s_lang, t_lang, api_key)
# インスタンスを開始
stream.openStream()
gummy.start()
while True:
try:
# 音声ストリームデータを読み込む
chunk = stream.read_chunk()
chunk_mono = mergeChunkChannels(chunk, stream.CHANNELS)
try:
# モデルを使って翻訳を行う
gummy.send_audio_frame(chunk_mono)
except InvalidParameter:
gummy.start()
gummy.send_audio_frame(chunk_mono)
except KeyboardInterrupt:
stream.closeStream()
gummy.stop()
break
```
### データの伝送
現在の音声ストリームのテキストを取得したら、それをメインプログラムに伝送する必要があります。キャプションエンジンプロセスは標準出力を通じてキャプションデータをElectronのメインプロセスに伝送します。
現在の音声ストリームのテキストをたら、それをメインプログラムに渡す必要があります。字幕エンジンプロセスは標準出力を通じて電子メール主プロセスに字幕データを渡します。
伝送する内容はJSON文字列でなければならず、JSONオブジェクトには以下のパラメータを含める必要があります
渡す内容はJSON文字列でなければなりません。JSONオブジェクトには以下のパラメータを含める必要があります
```typescript
export interface CaptionItem {
index: number, // キャプション番号
time_s: string, // 現在のキャプションの開始時間
time_t: string, // 現在のキャプションの終了時間
text: string, // キャプションの内容
translation: string // キャプションの翻訳
index: number, // 字幕番号
time_s: string, // 現在の字幕開始時間
time_t: string, // 現在の字幕終了時間
text: string, // 字幕内容
translation: string // 字幕翻訳
}
```
**注意:キャプションJSONデータを出力するたびに必ずバッファをフラッシュし、Electronのメインプロセスが受け取る文字列が常にJSONオブジェクトとして解釈できるようにする必要があります。**
**必ず、字幕JSONデータを出力するたびにバッファをフラッシュし、electronプロセスが受け取る文字列が常にJSONオブジェクトとして解釈できるようにする必要があります。**
Pythonを使用する場合、以下のようにデータをメインプログラムに伝送できます:
Python言語を使用する場合、以下の方法でデータをメインプログラムに渡すことができます:
```python
# caption-engine\main-gummy.py
@@ -75,44 +110,15 @@ sys.stdout.reconfigure(line_buffering=True)
...
def send_to_node(self, data):
"""
データをNode.jsプロセスに送信
Node.jsプロセスにデータを送信する
"""
try:
json_data = json.dumps(data) + '\n'
sys.stdout.write(json_data)
sys.stdout.flush()
except Exception as e:
print(f"Node.jsへのデータ送信エラー: {e}", file=sys.stderr)
print(f"Error sending data to Node.js: {e}", file=sys.stderr)
...
```
データ受信側のコードは以下の通りです:
```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('キャプションエンジンの出力内容が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('キャプションエンジンエラー: ' + data)
console.error(`[ERROR] サブプロセスエラー: ${data}`);
});
...
```
## 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、デフォルトのキャプションエンジンのエントリポイントコードです。`src\main\utils\engine.ts` はサーバーサイドでキャプションエンジンのデータを取得および処理するためのコードです。必要に応じて、キャプション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読み込むことができます。
データ受信側のコードは

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@@ -1,5 +1,7 @@
# 字幕引擎说明文档
对应版本v0.3.0
![](../../assets/media/structure_zh.png)
## 字幕引擎介绍
@@ -18,33 +20,66 @@
获取到的音频流在转文字之前可能需要进行预处理。比如阿里云的 Gummy 模型只能识别单通道的音频流,而收集的音频流一般是双通道的,因此要将双通道音频流转换为单通道。通道数的转换可以使用 NumPy 库中的方法实现。
你可以直接使用我开发好的音频获取和音频处理模块(路径:`caption-engine/sysaudio`
```python
if sys.platform == 'win32':
from sysaudio.win import AudioStream, mergeStreamChannels
elif sys.platform == 'linux':
from sysaudio.linux import AudioStream, mergeStreamChannels
else:
raise NotImplementedError(f"Unsupported platform: {sys.platform}")
# 创建音频流对象实例
stream = AudioStream(audio_type)
# 打开音频流
stream.openStream()
while True: # 循环读取音频数据
# 读取音频数据
data = stream.stream.read(stream.CHUNK)
# 将双通道音频数据转换为单通道
data = mergeStreamChannels(data, stream.CHANNELS)
# 调用音频转文字模型
# ... ...
```
你可以直接使用我开发好的音频获取`caption-engine/sysaudio`)和音频处理(`caption-engine/audioprcs`)模块。
### 音频转文字
在得到了合适的音频流后,就可以将音频流转换为文字了。一般使用各种模型来实现音频流转文字。可根据需求自行选择模型。
一个接近完整的字幕引擎实例如下:
```python
import sys
import argparse
# 引入系统音频获取勒
if sys.platform == 'win32':
from sysaudio.win import AudioStream
elif sys.platform == 'darwin':
from sysaudio.darwin import AudioStream
elif sys.platform == 'linux':
from sysaudio.linux import AudioStream
else:
raise NotImplementedError(f"Unsupported platform: {sys.platform}")
# 引入音频处理函数
from audioprcs import mergeChunkChannels
# 引入音频转文本模块
from audio2text import InvalidParameter, GummyTranslator
def convert_audio_to_text(s_lang, t_lang, audio_type, chunk_rate, api_key):
# 设置标准输出为行缓冲
sys.stdout.reconfigure(line_buffering=True) # type: ignore
# 创建音频获取和语音转文字实例
stream = AudioStream(audio_type, chunk_rate)
if t_lang == 'none':
gummy = GummyTranslator(stream.RATE, s_lang, None, api_key)
else:
gummy = GummyTranslator(stream.RATE, s_lang, t_lang, api_key)
# 启动实例
stream.openStream()
gummy.start()
while True:
try:
# 读取音频流数据
chunk = stream.read_chunk()
chunk_mono = mergeChunkChannels(chunk, stream.CHANNELS)
try:
# 调用模型进行翻译
gummy.send_audio_frame(chunk_mono)
except InvalidParameter:
gummy.start()
gummy.send_audio_frame(chunk_mono)
except KeyboardInterrupt:
stream.closeStream()
gummy.stop()
break
```
### 数据传递
在获取到当前音频流的文字后,需要将文字传递给主程序。字幕引擎进程通过标准输出将字幕数据传递给 electron 主进程。

BIN
docs/img/03.png Normal file

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 152 KiB

BIN
docs/img/04.png Normal file

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 172 KiB

BIN
docs/img/05.png Normal file

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 26 KiB

View File

@@ -1,12 +1,14 @@
# Auto Caption User Manual
Corresponding Version: v0.2.0
Corresponding Version: v0.3.0
## 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 only has full functionality on the Windows platform. On the Linux platform, it can only generate captions for audio input (microphone) and does not support generating captions for audio output (playback).
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.
On Linux platforms, it can only generate captions for audio input (microphone), and currently does not support generating captions for audio output (playback).
![](../../assets/media/main_en.png)
@@ -14,6 +16,8 @@ Currently, the default caption engine only has full functionality on the Windows
To use the default caption service, you need to obtain an API KEY from Alibaba Cloud.
Additional configuration is required to capture audio output on macOS platform.
The software is built using Electron, so the software size is inevitably large.
## Software Usage
@@ -29,6 +33,30 @@ Alibaba Cloud provides detailed tutorials for this:
- [Obtain API KEY (Chinese)](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key)
- [Configure API Key in Environment Variables (Chinese)](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/configure-api-key-through-environment-variables)
### Capturing System Audio Output on macOS
> Based on the [Setup Multi-Output Device](https://github.com/ExistentialAudio/BlackHole/wiki/Multi-Output-Device) tutorial
The caption engine cannot directly capture system audio output on macOS platform and requires additional driver installation. The current caption engine uses [BlackHole](https://github.com/ExistentialAudio/BlackHole). First open Terminal and execute one of the following commands (recommended to choose the first one):
```bash
brew install blackhole-2ch
brew install blackhole-16ch
brew install blackhole-64ch
```
![](../img/03.png)
After installation completes, open `Audio MIDI Setup` (searchable via `cmd + space`). Check if BlackHole appears in the device list - if not, restart your computer.
![](../img/04.png)
Once BlackHole is confirmed installed, in the `Audio MIDI Setup` page, click the plus (+) button at bottom left and select "Create Multi-Output Device". Include both BlackHole and your desired audio output destination in the outputs. Finally, set this multi-output device as your default audio output device.
![](../img/05.png)
Now the caption engine can capture system audio output and generate captions.
### Modifying Settings
Caption settings can be divided into three categories: general settings, caption engine settings, and caption style settings. Note that changes to general settings take effect immediately. For the other two categories, after making changes, you need to click the "Apply" option in the upper right corner of the corresponding settings module for the changes to take effect. If you click "Cancel Changes," the current modifications will not be saved and will revert to the previous state.

View File

@@ -1,6 +1,6 @@
# Auto Caption ユーザーマニュアル
対応バージョンv0.2.0
対応バージョンv0.3.0
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。
@@ -8,7 +8,9 @@
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、デフォルト字幕エンジンは Windows プラットフォームでのみ完全な機能を利用できます。Linux プラットフォームでは、音声入力(マイク)からの字幕生成のみがサポートされており、音声出力(音声再生)からの字幕生成はまだサポートされていません
現在、ソフトウェアのデフォルト字幕エンジンは Windows と macOS 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の設定が必要です
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。
![](../../assets/media/main_ja.png)
@@ -16,11 +18,13 @@ Auto Caption は、クロスプラットフォームの字幕表示ソフトウ
デフォルトの字幕サービスを使用するには、アリババクラウドの API KEY を取得する必要があります。
macOS プラットフォームでオーディオ出力を取得するには追加の設定が必要です。
ソフトウェアは Electron で構築されているため、そのサイズは避けられないほど大きいです。
## ソフトウェアの使用方法
### アリババクラウド百炼プラットフォームの API KEY の準備
### 百炼プラットフォームの API KEY の準備
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を使用するには、アリババクラウド百炼プラットフォームから API KEY を取得し、ローカル環境変数に設定する必要があります。
@@ -31,6 +35,31 @@ Auto Caption は、クロスプラットフォームの字幕表示ソフトウ
- [API KEY の取得(中国語)](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key)
- [環境変数を通じて API Key を設定する(中国語)](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/configure-api-key-through-environment-variables)
### macOS でのシステムオーディオ出力の取得方法
> [マルチ出力デバイスの設定](https://github.com/ExistentialAudio/BlackHole/wiki/Multi-Output-Device) チュートリアルに基づいて作成
字幕エンジンは macOS プラットフォームで直接システムオーディオ出力を取得できず、追加のドライバーインストールが必要です。現在の字幕エンジンでは [BlackHole](https://github.com/ExistentialAudio/BlackHole) を使用しています。まずターミナルを開き、以下のいずれかのコマンドを実行してください(最初のオプションを推奨します):
```bash
brew install blackhole-2ch
brew install blackhole-16ch
brew install blackhole-64ch
```
![](../img/03.png)
インストール完了後、`オーディオMIDI設定``cmd + space`で検索可能を開きます。デバイスリストにBlackHoleが表示されているか確認してください - 表示されていない場合はコンピュータを再起動してください。
![](../img/04.png)
BlackHoleのインストールが確認できたら、`オーディオ MIDI 設定`ページで左下のプラス(+)ボタンをクリックし、「マルチ出力デバイスを作成」を選択します。出力に BlackHole と希望するオーディオ出力先の両方を含めてください。最後に、このマルチ出力デバイスをデフォルトのオーディオ出力デバイスに設定します。
![](../img/05.png)
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。
### 設定の変更
字幕の設定は3つのカテゴリーに分かれます一般的な設定、字幕エンジンの設定、字幕スタイルの設定。注意すべき点として、一般的な設定の変更は即座に適用されます。しかし、他の2つの設定については、変更後に該当する設定モジュール右上の「適用」オプションをクリックすることで初めて変更が有効になります。「変更を取り消す」を選択すると、現在の変更は保存されず、前回の状態に戻ります。

View File

@@ -1,12 +1,14 @@
# Auto Caption 用户手册
对应版本v0.2.0
对应版本v0.3.0
## 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 平台下才拥有完整功能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
目前软件默认字幕引擎只有在 Windows 和 macOS 平台下才拥有完整功能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。
![](../../assets/media/main_zh.png)
@@ -14,13 +16,17 @@ Auto Caption 是一个跨平台的字幕显示软件,能够实时获取系统
要使用默认字幕服务需要获取阿里云的 API KEY。
在 macOS 平台获取音频输出需要额外配置。
软件使用 Electron 构建,因此软件体积不可避免的较大。
## 软件使用
### 准备阿里云百炼平台 API KEY
要使用软件提供的默认字幕引擎(阿里云 Gummy需要从阿里云百炼平台获取 API KEY 并在本机环境变量中配置
要使用软件提供的默认字幕引擎(阿里云 Gummy需要从阿里云百炼平台获取 API KEY,然后将 API KEY 添加到软件设置中或者配置到环境变量中(仅 Windows 平台支持读取环境变量中的 API KEY
![](../../assets/media/api_zh.png)
**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默认字幕引擎。我正在开发新的本地字幕引擎,以确保所有用户都有默认字幕引擎可以使用。**
@@ -30,6 +36,30 @@ Auto Caption 是一个跨平台的字幕显示软件,能够实时获取系统
- [将 API Key 配置到环境变量](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/configure-api-key-through-environment-variables)
### macOS 获取系统音频输出
> 基于 [Setup Multi-Output Device](https://github.com/ExistentialAudio/BlackHole/wiki/Multi-Output-Device) 教程编写
字幕引擎无法在 macOS 平台直接获取系统的音频输出,需要安装额外的驱动。目前字幕引擎采用的是 [BlackHole](https://github.com/ExistentialAudio/BlackHole)。首先打开终端,执行以下命令中的其中一个(建议选择第一个):
```bash
brew install blackhole-2ch
brew install blackhole-16ch
brew install blackhole-64ch
```
![](../img/03.png)
安装完成后打开 `音频 MIDI 设置``cmd + space` 打开搜索,可以搜索到)。观察设备列表中是否有 BlackHole 设备,如果没有需要重启电脑。
![](../img/04.png)
在确定安装好 BlackHole 设备后,在 `音频 MIDI 设置` 页面,点击左下角的加号,选择“创建多输出设备”。在输出中包含 BlackHole 和你想要的音频输出目标。最后将该多输出设备设置为默认音频输出设备。
![](../img/05.png)
现在字幕引擎就能捕获系统的音频输出并生成字幕了。
### 修改设置
字幕设置可以分为三类:通用设置、字幕引擎设置、字幕样式设置。需要注意的是,修改通用设置是立即生效的。但是对于其他两类设置,修改后需要点击对应设置模块右上角的“应用”选项,更改才会真正生效。如果点击“取消更改”那么当前修改将不会被保存,而是回退到上次修改的状态。

View File

@@ -10,8 +10,8 @@ files:
- '!{.env,.env.*,.npmrc,pnpm-lock.yaml}'
- '!{tsconfig.json,tsconfig.node.json,tsconfig.web.json}'
extraResources:
from: ./caption-engine/dist/main-gummy.exe
to: ./caption-engine/dist/main-gummy.exe
from: ./caption-engine/dist/main-gummy
to: ./caption-engine/main-gummy
asarUnpack:
- resources/**
win:

221
engine-test/gummy.ipynb Normal file
View File

@@ -0,0 +1,221 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"from dashscope.audio.asr import * # type: ignore\n",
"import pyaudiowpatch as pyaudio\n",
"import numpy as np\n",
"\n",
"\n",
"def getDefaultSpeakers(mic: pyaudio.PyAudio, info = True):\n",
" \"\"\"\n",
" 获取默认的系统音频输出的回环设备\n",
" Args:\n",
" mic (pyaudio.PyAudio): pyaudio对象\n",
" info (bool, optional): 是否打印设备信息. Defaults to True.\n",
"\n",
" Returns:\n",
" dict: 统音频输出的回环设备\n",
" \"\"\"\n",
" try:\n",
" WASAPI_info = mic.get_host_api_info_by_type(pyaudio.paWASAPI)\n",
" except OSError:\n",
" print(\"Looks like WASAPI is not available on the system. Exiting...\")\n",
" exit()\n",
"\n",
" default_speaker = mic.get_device_info_by_index(WASAPI_info[\"defaultOutputDevice\"])\n",
" if(info): print(\"wasapi_info:\\n\", WASAPI_info, \"\\n\")\n",
" if(info): print(\"default_speaker:\\n\", default_speaker, \"\\n\")\n",
"\n",
" if not default_speaker[\"isLoopbackDevice\"]:\n",
" for loopback in mic.get_loopback_device_info_generator():\n",
" if default_speaker[\"name\"] in loopback[\"name\"]:\n",
" default_speaker = loopback\n",
" if(info): print(\"Using loopback device:\\n\", default_speaker, \"\\n\")\n",
" break\n",
" else:\n",
" print(\"Default loopback output device not found.\")\n",
" print(\"Run `python -m pyaudiowpatch` to check available devices.\")\n",
" print(\"Exiting...\")\n",
" exit()\n",
" \n",
" if(info): print(f\"Recording Device: #{default_speaker['index']} {default_speaker['name']}\")\n",
" return default_speaker\n",
"\n",
"\n",
"class Callback(TranslationRecognizerCallback):\n",
" \"\"\"\n",
" 语音大模型流式传输回调对象\n",
" \"\"\"\n",
" def __init__(self):\n",
" super().__init__()\n",
" self.usage = 0\n",
" self.sentences = []\n",
" self.translations = []\n",
" \n",
" def on_open(self) -> None:\n",
" print(\"\\n流式翻译开始...\\n\")\n",
"\n",
" def on_close(self) -> None:\n",
" print(f\"\\nTokens消耗{self.usage}\")\n",
" print(f\"流式翻译结束...\\n\")\n",
" for i in range(len(self.sentences)):\n",
" print(f\"\\n{self.sentences[i]}\\n{self.translations[i]}\\n\")\n",
"\n",
" def on_event(\n",
" self,\n",
" request_id,\n",
" transcription_result: TranscriptionResult,\n",
" translation_result: TranslationResult,\n",
" usage\n",
" ) -> None:\n",
" if transcription_result is not None:\n",
" id = transcription_result.sentence_id\n",
" text = transcription_result.text\n",
" if transcription_result.stash is not None:\n",
" stash = transcription_result.stash.text\n",
" else:\n",
" stash = \"\"\n",
" print(f\"#{id}: {text}{stash}\")\n",
" if usage: self.sentences.append(text)\n",
" \n",
" if translation_result is not None:\n",
" lang = translation_result.get_language_list()[0]\n",
" text = translation_result.get_translation(lang).text\n",
" if translation_result.get_translation(lang).stash is not None:\n",
" stash = translation_result.get_translation(lang).stash.text\n",
" else:\n",
" stash = \"\"\n",
" print(f\"#{lang}: {text}{stash}\")\n",
" if usage: self.translations.append(text)\n",
" \n",
" if usage: self.usage += usage['duration']"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"采样输入设备:\n",
" - 序号26\n",
" - 名称:耳机 (HUAWEI FreeLace 活力版) [Loopback]\n",
" - 最大输入通道数2\n",
" - 默认低输入延迟0.003s\n",
" - 默认高输入延迟0.01s\n",
" - 默认采样率48000.0Hz\n",
" - 是否回环设备True\n",
"\n",
"音频样本块大小4800\n",
"样本位宽2\n",
"音频数据格式8\n",
"音频通道数2\n",
"音频采样率48000\n",
"\n"
]
}
],
"source": [
"mic = pyaudio.PyAudio()\n",
"default_speaker = getDefaultSpeakers(mic, False)\n",
"\n",
"SAMP_WIDTH = pyaudio.get_sample_size(pyaudio.paInt16)\n",
"FORMAT = pyaudio.paInt16\n",
"CHANNELS = default_speaker[\"maxInputChannels\"]\n",
"RATE = int(default_speaker[\"defaultSampleRate\"])\n",
"CHUNK = RATE // 10\n",
"INDEX = default_speaker[\"index\"]\n",
"\n",
"dev_info = f\"\"\"\n",
"采样输入设备:\n",
" - 序号:{default_speaker['index']}\n",
" - 名称:{default_speaker['name']}\n",
" - 最大输入通道数:{default_speaker['maxInputChannels']}\n",
" - 默认低输入延迟:{default_speaker['defaultLowInputLatency']}s\n",
" - 默认高输入延迟:{default_speaker['defaultHighInputLatency']}s\n",
" - 默认采样率:{default_speaker['defaultSampleRate']}Hz\n",
" - 是否回环设备:{default_speaker['isLoopbackDevice']}\n",
"\n",
"音频样本块大小:{CHUNK}\n",
"样本位宽:{SAMP_WIDTH}\n",
"音频数据格式:{FORMAT}\n",
"音频通道数:{CHANNELS}\n",
"音频采样率:{RATE}\n",
"\"\"\"\n",
"print(dev_info)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"RECORD_SECONDS = 20 # 监听时长(s)\n",
"\n",
"stream = mic.open(\n",
" format = FORMAT,\n",
" channels = CHANNELS,\n",
" rate = RATE,\n",
" input = True,\n",
" input_device_index = INDEX\n",
")\n",
"translator = TranslationRecognizerRealtime(\n",
" model = \"gummy-realtime-v1\",\n",
" format = \"pcm\",\n",
" sample_rate = RATE,\n",
" transcription_enabled = True,\n",
" translation_enabled = True,\n",
" source_language = \"ja\",\n",
" translation_target_languages = [\"zh\"],\n",
" callback = Callback()\n",
")\n",
"translator.start()\n",
"\n",
"for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):\n",
" data = stream.read(CHUNK)\n",
" data_np = np.frombuffer(data, dtype=np.int16)\n",
" data_np_r = data_np.reshape(-1, CHANNELS)\n",
" print(data_np_r.shape)\n",
" mono_data = np.mean(data_np_r.astype(np.float32), axis=1)\n",
" mono_data = mono_data.astype(np.int16)\n",
" mono_data_bytes = mono_data.tobytes()\n",
" translator.send_audio_frame(mono_data_bytes)\n",
"\n",
"translator.stop()\n",
"stream.stop_stream()\n",
"stream.close()"
]
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "mystd",
"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": "3.10.12"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 2
}

189
engine-test/resample.ipynb Normal file
View File

@@ -0,0 +1,189 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"id": "1e12f3ef",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
" 采样输入设备:\n",
" - 设备类型:音频输出\n",
" - 序号0\n",
" - 名称BlackHole 2ch\n",
" - 最大输入通道数2\n",
" - 默认低输入延迟0.01s\n",
" - 默认高输入延迟0.1s\n",
" - 默认采样率48000.0Hz\n",
"\n",
" 音频样本块大小2400\n",
" 样本位宽2\n",
" 采样格式8\n",
" 音频通道数2\n",
" 音频采样率48000\n",
" \n"
]
}
],
"source": [
"import sys\n",
"import os\n",
"import wave\n",
"\n",
"current_dir = os.getcwd() \n",
"sys.path.append(os.path.join(current_dir, '../caption-engine'))\n",
"\n",
"from sysaudio.darwin import AudioStream\n",
"from audioprcs import resampleRawChunk, mergeChunkChannels\n",
"\n",
"stream = AudioStream(0)\n",
"stream.printInfo()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"id": "a72914f4",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Recording...\n",
"Done\n"
]
}
],
"source": [
"\"\"\"获取系统音频输出5秒然后保存为wav文件\"\"\"\n",
"\n",
"with wave.open('output.wav', 'wb') as wf:\n",
" wf.setnchannels(stream.CHANNELS)\n",
" wf.setsampwidth(stream.SAMP_WIDTH)\n",
" wf.setframerate(stream.RATE)\n",
" stream.openStream()\n",
"\n",
" print('Recording...')\n",
"\n",
" for _ in range(0, 100):\n",
" chunk = stream.read_chunk()\n",
" if isinstance(chunk, bytes):\n",
" wf.writeframes(chunk)\n",
" else:\n",
" raise Exception('Error: chunk is not bytes')\n",
" \n",
" stream.closeStream() \n",
" print('Done')"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"id": "a6e8a098",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Recording...\n",
"Done\n"
]
}
],
"source": [
"\"\"\"获取系统音频输入转换为单通道音频持续5秒然后保存为wav文件\"\"\"\n",
"\n",
"with wave.open('output.wav', 'wb') as wf:\n",
" wf.setnchannels(1)\n",
" wf.setsampwidth(stream.SAMP_WIDTH)\n",
" wf.setframerate(stream.RATE)\n",
" stream.openStream()\n",
"\n",
" print('Recording...')\n",
"\n",
" for _ in range(0, 100):\n",
" chunk = mergeChunkChannels(\n",
" stream.read_chunk(),\n",
" stream.CHANNELS\n",
" )\n",
" if isinstance(chunk, bytes):\n",
" wf.writeframes(chunk)\n",
" else:\n",
" raise Exception('Error: chunk is not bytes')\n",
" \n",
" stream.closeStream() \n",
" print('Done')"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"id": "aaca1465",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Recording...\n",
"Done\n"
]
}
],
"source": [
"\"\"\"获取系统音频输入转换为单通道音频并重采样到16000Hz持续5秒然后保存为wav文件\"\"\"\n",
"\n",
"with wave.open('output.wav', 'wb') as wf:\n",
" wf.setnchannels(1)\n",
" wf.setsampwidth(stream.SAMP_WIDTH)\n",
" wf.setframerate(16000)\n",
" stream.openStream()\n",
"\n",
" print('Recording...')\n",
"\n",
" for _ in range(0, 100):\n",
" chunk = resampleRawChunk(\n",
" stream.read_chunk(),\n",
" stream.CHANNELS,\n",
" stream.RATE,\n",
" 16000,\n",
" mode=\"sinc_best\"\n",
" )\n",
" if isinstance(chunk, bytes):\n",
" wf.writeframes(chunk)\n",
" else:\n",
" raise Exception('Error: chunk is not bytes')\n",
" \n",
" stream.closeStream() \n",
" print('Done')"
]
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": ".venv",
"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": "3.9.6"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 5
}

52
package-lock.json generated
View File

@@ -1,12 +1,12 @@
{
"name": "auto-caption",
"version": "0.1.0",
"version": "0.3.0",
"lockfileVersion": 3,
"requires": true,
"packages": {
"": {
"name": "auto-caption",
"version": "0.1.0",
"version": "0.3.0",
"hasInstallScript": true,
"dependencies": {
"@electron-toolkit/preload": "^3.0.1",
@@ -458,9 +458,9 @@
}
},
"node_modules/@electron/asar/node_modules/brace-expansion": {
"version": "1.1.11",
"resolved": "https://registry.npmmirror.com/brace-expansion/-/brace-expansion-1.1.11.tgz",
"integrity": "sha512-iCuPHDFgrHX7H2vEI/5xpz07zSHB00TpugqhmYtVmMO6518mCuRMoOYFldEBl0g187ufozdaHgWKcYFb61qGiA==",
"version": "1.1.12",
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"dev": true,
"license": "MIT",
"dependencies": {
@@ -1277,9 +1277,9 @@
}
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"node_modules/@eslint/config-array/node_modules/brace-expansion": {
"version": "1.1.11",
"resolved": "https://registry.npmmirror.com/brace-expansion/-/brace-expansion-1.1.11.tgz",
"integrity": "sha512-iCuPHDFgrHX7H2vEI/5xpz07zSHB00TpugqhmYtVmMO6518mCuRMoOYFldEBl0g187ufozdaHgWKcYFb61qGiA==",
"version": "1.1.12",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/brace-expansion/-/brace-expansion-1.1.12.tgz",
"integrity": "sha512-9T9UjW3r0UW5c1Q7GTwllptXwhvYmEzFhzMfZ9H7FQWt+uZePjZPjBP/W1ZEyZ1twGWom5/56TF4lPcqjnDHcg==",
"dev": true,
"license": "MIT",
"dependencies": {
@@ -1348,9 +1348,9 @@
}
},
"node_modules/@eslint/eslintrc/node_modules/brace-expansion": {
"version": "1.1.11",
"resolved": "https://registry.npmmirror.com/brace-expansion/-/brace-expansion-1.1.11.tgz",
"integrity": "sha512-iCuPHDFgrHX7H2vEI/5xpz07zSHB00TpugqhmYtVmMO6518mCuRMoOYFldEBl0g187ufozdaHgWKcYFb61qGiA==",
"version": "1.1.12",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/brace-expansion/-/brace-expansion-1.1.12.tgz",
"integrity": "sha512-9T9UjW3r0UW5c1Q7GTwllptXwhvYmEzFhzMfZ9H7FQWt+uZePjZPjBP/W1ZEyZ1twGWom5/56TF4lPcqjnDHcg==",
"dev": true,
"license": "MIT",
"dependencies": {
@@ -3354,9 +3354,9 @@
"optional": true
},
"node_modules/brace-expansion": {
"version": "2.0.1",
"resolved": "https://registry.npmmirror.com/brace-expansion/-/brace-expansion-2.0.1.tgz",
"integrity": "sha512-XnAIvQ8eM+kC6aULx6wuQiwVsnzsi9d3WxzV3FpWTGA19F621kwdbsAcFKXgKUHZWsy+mY6iL1sHTxWEFCytDA==",
"version": "2.0.2",
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"integrity": "sha512-Jt0vHyM+jmUBqojB7E1NIYadt0vI0Qxjxd2TErW94wDz+E2LAm5vKMXXwg6ZZBTHPuUlDgQHKXvjGBdfcF1ZDQ==",
"dev": true,
"license": "MIT",
"dependencies": {
@@ -4358,9 +4358,9 @@
}
},
"node_modules/dir-compare/node_modules/brace-expansion": {
"version": "1.1.11",
"resolved": "https://registry.npmmirror.com/brace-expansion/-/brace-expansion-1.1.11.tgz",
"integrity": "sha512-iCuPHDFgrHX7H2vEI/5xpz07zSHB00TpugqhmYtVmMO6518mCuRMoOYFldEBl0g187ufozdaHgWKcYFb61qGiA==",
"version": "1.1.12",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/brace-expansion/-/brace-expansion-1.1.12.tgz",
"integrity": "sha512-9T9UjW3r0UW5c1Q7GTwllptXwhvYmEzFhzMfZ9H7FQWt+uZePjZPjBP/W1ZEyZ1twGWom5/56TF4lPcqjnDHcg==",
"dev": true,
"license": "MIT",
"dependencies": {
@@ -5146,9 +5146,9 @@
}
},
"node_modules/eslint/node_modules/brace-expansion": {
"version": "1.1.11",
"resolved": "https://registry.npmmirror.com/brace-expansion/-/brace-expansion-1.1.11.tgz",
"integrity": "sha512-iCuPHDFgrHX7H2vEI/5xpz07zSHB00TpugqhmYtVmMO6518mCuRMoOYFldEBl0g187ufozdaHgWKcYFb61qGiA==",
"version": "1.1.12",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/brace-expansion/-/brace-expansion-1.1.12.tgz",
"integrity": "sha512-9T9UjW3r0UW5c1Q7GTwllptXwhvYmEzFhzMfZ9H7FQWt+uZePjZPjBP/W1ZEyZ1twGWom5/56TF4lPcqjnDHcg==",
"dev": true,
"license": "MIT",
"dependencies": {
@@ -5838,9 +5838,9 @@
}
},
"node_modules/glob/node_modules/brace-expansion": {
"version": "1.1.11",
"resolved": "https://registry.npmmirror.com/brace-expansion/-/brace-expansion-1.1.11.tgz",
"integrity": "sha512-iCuPHDFgrHX7H2vEI/5xpz07zSHB00TpugqhmYtVmMO6518mCuRMoOYFldEBl0g187ufozdaHgWKcYFb61qGiA==",
"version": "1.1.12",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/brace-expansion/-/brace-expansion-1.1.12.tgz",
"integrity": "sha512-9T9UjW3r0UW5c1Q7GTwllptXwhvYmEzFhzMfZ9H7FQWt+uZePjZPjBP/W1ZEyZ1twGWom5/56TF4lPcqjnDHcg==",
"dev": true,
"license": "MIT",
"dependencies": {
@@ -6495,9 +6495,9 @@
}
},
"node_modules/jake/node_modules/brace-expansion": {
"version": "1.1.11",
"resolved": "https://registry.npmmirror.com/brace-expansion/-/brace-expansion-1.1.11.tgz",
"integrity": "sha512-iCuPHDFgrHX7H2vEI/5xpz07zSHB00TpugqhmYtVmMO6518mCuRMoOYFldEBl0g187ufozdaHgWKcYFb61qGiA==",
"version": "1.1.12",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/brace-expansion/-/brace-expansion-1.1.12.tgz",
"integrity": "sha512-9T9UjW3r0UW5c1Q7GTwllptXwhvYmEzFhzMfZ9H7FQWt+uZePjZPjBP/W1ZEyZ1twGWom5/56TF4lPcqjnDHcg==",
"dev": true,
"license": "MIT",
"dependencies": {

View File

@@ -1,6 +1,7 @@
{
"name": "auto-caption",
"version": "0.2.0",
"productName": "Auto Caption",
"version": "0.3.0",
"description": "A cross-platform subtitle display software.",
"main": "./out/main/index.js",
"author": "himeditator",

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 25 KiB

View File

@@ -1,7 +1,7 @@
import { shell, BrowserWindow, ipcMain } from 'electron'
import path from 'path'
import { is } from '@electron-toolkit/utils'
import icon from '../../resources/icon.png?asset'
import icon from '../../build/icon.png?asset'
import { controlWindow } from './ControlWindow'
class CaptionWindow {
@@ -16,16 +16,16 @@ class CaptionWindow {
show: false,
frame: false,
transparent: true,
alwaysOnTop: true,
center: true,
autoHideMenuBar: true,
...(process.platform === 'linux' ? { icon } : {}),
webPreferences: {
preload: path.join(__dirname, '../preload/index.js'),
sandbox: false
}
})
this.window.setAlwaysOnTop(true, 'screen-saver')
this.window.on('ready-to-show', () => {
this.window?.show()
})
@@ -72,7 +72,8 @@ class CaptionWindow {
ipcMain.on('caption.pin.set', (_, pinned) => {
if(this.window){
this.window.setAlwaysOnTop(pinned)
if(pinned) this.window.setAlwaysOnTop(true, 'screen-saver')
else this.window.setAlwaysOnTop(false)
}
})
}

View File

@@ -1,7 +1,7 @@
import { shell, BrowserWindow, ipcMain, nativeTheme } from 'electron'
import path from 'path'
import { is } from '@electron-toolkit/utils'
import icon from '../../resources/icon.png?asset'
import icon from '../../build/icon.png?asset'
import { captionWindow } from './CaptionWindow'
import { allConfig } from './utils/AllConfig'
import { captionEngine } from './utils/CaptionEngine'
@@ -19,7 +19,6 @@ class ControlWindow {
show: false,
center: true,
autoHideMenuBar: true,
...(process.platform === 'linux' ? { icon } : {}),
webPreferences: {
preload: path.join(__dirname, '../preload/index.js'),
sandbox: false
@@ -66,8 +65,11 @@ class ControlWindow {
})
ipcMain.handle('control.nativeTheme.get', () => {
if(nativeTheme.shouldUseDarkColors) return 'dark'
return 'light'
if(allConfig.uiTheme === 'system'){
if(nativeTheme.shouldUseDarkColors) return 'dark'
return 'light'
}
return allConfig.uiTheme
})
ipcMain.on('control.uiLanguage.change', (_, args) => {

View File

@@ -1,5 +1,5 @@
export default {
"gummy.env.missing": "DASHSCOPE_API_KEY environment variable not detected. To use the gummy engine, you need to obtain an API Key from Alibaba Cloud's Bailian platform and add it to your local environment variables.",
"gummy.key.missing": "API KEY is not set, and the DASHSCOPE_API_KEY environment variable is not detected. To use the gummy engine, you need to obtain an API KEY from the Alibaba Cloud Bailian platform and add it to the settings or configure it in the local environment variables.",
"platform.unsupported": "Unsupported platform: ",
"engine.start.error": "Caption engine failed to start: ",
"engine.output.parse.error": "Unable to parse caption engine output as a JSON object: ",

View File

@@ -1,5 +1,5 @@
export default {
"gummy.env.missing": "DASHSCOPE_API_KEY 環境変数検出されませんでした。Gummy エンジンを使用するには、Alibaba Cloud の百煉プラットフォームから API Key を取得し、ローカル環境変数に追加する必要があります。",
"gummy.key.missing": "API KEY が設定されておらず、DASHSCOPE_API_KEY 環境変数検出されていません。Gummy エンジンを使用するには、Alibaba Cloud Bailian プラットフォームから API KEY を取得し、設定に追加するか、ローカル環境変数に設定する必要があります。",
"platform.unsupported": "サポートされていないプラットフォーム: ",
"engine.start.error": "字幕エンジンの起動に失敗しました: ",
"engine.output.parse.error": "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でした: ",

View File

@@ -1,5 +1,5 @@
export default {
"gummy.env.missing": "没有检测到 DASHSCOPE_API_KEY 环境变量如果要使用 gummy 引擎,需要在阿里云百炼平台获取 API Key 并添加到本机环境变量",
"gummy.key.missing": "没有设置 API KEY也没有检测到 DASHSCOPE_API_KEY 环境变量如果要使用 gummy 引擎,需要在阿里云百炼平台获取 API KEY并在添加到设置中或者配置到本机环境变量",
"platform.unsupported": "不支持的平台:",
"engine.start.error": "字幕引擎启动失败:",
"engine.output.parse.error": "字幕引擎输出内容无法解析为 JSON 对象:",

View File

@@ -9,6 +9,7 @@ export interface Controls {
engine: 'gummy',
audio: 0 | 1,
translation: boolean,
API_KEY: string,
customized: boolean,
customizedApp: string,
customizedCommand: string
@@ -19,13 +20,20 @@ export interface Styles {
fontFamily: string,
fontSize: number,
fontColor: string,
fontWeight: number,
background: string,
opacity: number,
showPreview: boolean,
transDisplay: boolean,
transFontFamily: string,
transFontSize: number,
transFontColor: string
transFontColor: string,
transFontWeight: number,
textShadow: boolean,
offsetX: number,
offsetY: number,
blur: number,
textShadowColor: string
}
export interface CaptionItem {
@@ -37,6 +45,7 @@ export interface CaptionItem {
}
export interface FullConfig {
platform: string,
uiLanguage: UILanguage,
uiTheme: UITheme,
leftBarWidth: number,

View File

@@ -11,13 +11,20 @@ const defaultStyles: Styles = {
fontFamily: 'sans-serif',
fontSize: 24,
fontColor: '#000000',
fontWeight: 4,
background: '#dbe2ef',
opacity: 80,
showPreview: true,
transDisplay: true,
transFontFamily: 'sans-serif',
transFontSize: 24,
transFontColor: '#000000'
transFontColor: '#000000',
transFontWeight: 4,
textShadow: false,
offsetX: 2,
offsetY: 2,
blur: 0,
textShadowColor: '#ffffff'
};
const defaultControls: Controls = {
@@ -26,6 +33,7 @@ const defaultControls: Controls = {
engine: 'gummy',
audio: 0,
engineEnabled: false,
API_KEY: '',
translation: true,
customized: false,
customizedApp: '',
@@ -51,6 +59,7 @@ 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)
}
@@ -71,6 +80,7 @@ class AllConfig {
public getFullConfig(): FullConfig {
return {
platform: process.platform,
uiLanguage: this.uiLanguage,
uiTheme: this.uiTheme,
leftBarWidth: this.leftBarWidth,
@@ -80,7 +90,7 @@ class AllConfig {
}
}
public setStyles(args: Styles) {
public setStyles(args: Object) {
for(let key in this.styles) {
if(key in args) {
this.styles[key] = args[key]
@@ -98,7 +108,7 @@ class AllConfig {
console.log(`[INFO] Send Styles to #${window.id}:`, this.styles)
}
public setControls(args: Controls) {
public setControls(args: Object) {
const engineEnabled = this.controls.engineEnabled
for(let key in this.controls){
if(key in args) {

View File

@@ -19,15 +19,15 @@ export class CaptionEngine {
}
else if (allConfig.controls.engine === 'gummy') {
allConfig.controls.customized = false
if(!process.env.DASHSCOPE_API_KEY) {
controlWindow.sendErrorMessage(i18n('gummy.env.missing'))
if(!allConfig.controls.API_KEY && !process.env.DASHSCOPE_API_KEY) {
controlWindow.sendErrorMessage(i18n('gummy.key.missing'))
return false
}
let gummyName = ''
if (process.platform === 'win32') {
gummyName = 'main-gummy.exe'
}
else if (process.platform === 'linux') {
else if (process.platform === 'darwin' || process.platform === 'linux') {
gummyName = 'main-gummy'
}
else {
@@ -42,8 +42,7 @@ export class CaptionEngine {
}
else {
this.appPath = path.join(
process.resourcesPath,
'caption-engine', 'dist', gummyName
process.resourcesPath, 'caption-engine', gummyName
)
}
this.command = []
@@ -53,6 +52,9 @@ export class CaptionEngine {
allConfig.controls.targetLang : 'none'
)
this.command.push('-a', allConfig.controls.audio ? '1' : '0')
if(allConfig.controls.API_KEY) {
this.command.push('-k', allConfig.controls.API_KEY)
}
console.log('[INFO] Engine Path:', this.appPath)
console.log('[INFO] Engine Command:', this.command)
@@ -61,7 +63,7 @@ export class CaptionEngine {
}
public start() {
if (this.processStatus!== 'stopped') {
if (this.processStatus !== 'stopped') {
return
}
if(!this.getApp()){ return }
@@ -122,18 +124,29 @@ export class CaptionEngine {
public stop() {
if(this.processStatus !== 'running') return
if (this.process) {
if (this.process.pid) {
console.log('[INFO] Trying to stop process, PID:', this.process.pid)
if (process.platform === "win32" && this.process.pid) {
exec(`taskkill /pid ${this.process.pid} /t /f`, (error) => {
if (error) {
controlWindow.sendErrorMessage(i18n('engine.shutdown.error') + error)
console.error(`[ERROR] Failed to kill process: ${error}`)
}
});
} else {
this.process.kill('SIGKILL');
let cmd = `kill ${this.process.pid}`;
if (process.platform === "win32") {
cmd = `taskkill /pid ${this.process.pid} /t /f`
}
exec(cmd, (error) => {
if (error) {
controlWindow.sendErrorMessage(i18n('engine.shutdown.error') + error)
console.error(`[ERROR] Failed to kill process: ${error}`)
}
})
}
else {
this.process = undefined;
allConfig.controls.engineEnabled = false
if(controlWindow.window){
allConfig.sendControls(controlWindow.window)
controlWindow.window.webContents.send('control.engine.stopped')
}
this.processStatus = 'stopped'
console.log('[INFO] Process PID undefined, caption engine process stopped')
return
}
this.processStatus = 'stopping'
console.log('[INFO] Caption engine process stopping')

View File

@@ -16,6 +16,7 @@ onMounted(() => {
useGeneralSettingStore().uiTheme = data.uiTheme
useGeneralSettingStore().leftBarWidth = data.leftBarWidth
useCaptionStyleStore().setStyles(data.styles)
useEngineControlStore().platform = data.platform
useEngineControlStore().setControls(data.controls)
useCaptionLogStore().captionData = data.captionLog
})

View File

@@ -11,6 +11,8 @@
.switch-label {
display: inline-block;
min-width: 80px;
text-align: right;
margin-right: 10px;
}

View File

@@ -9,15 +9,36 @@
style="margin-right: 20px;"
@click="exportCaptions"
:disabled="captionData.length === 0"
>
{{ $t('log.export') }}
</a-button>
>{{ $t('log.export') }}</a-button>
<a-popover :title="$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>
<a-button
danger
@click="clearCaptions"
>
{{ $t('log.clear') }}
</a-button>
>{{ $t('log.clear') }}</a-button>
</div>
<a-table
:columns="columns"
@@ -49,8 +70,17 @@
import { ref } from 'vue'
import { storeToRefs } from 'pinia'
import { useCaptionLogStore } from '@renderer/stores/captionLog'
import { message } from 'ant-design-vue'
import { useI18n } from 'vue-i18n'
const { t } = useI18n()
const captionLog = useCaptionLogStore()
const { captionData } = storeToRefs(captionLog)
const showIndex = ref(true)
const copyTime = ref(true)
const copyOption = ref('both')
const pagination = ref({
current: 1,
pageSize: 10,
@@ -101,12 +131,28 @@ function exportCaptions() {
URL.revokeObjectURL(url)
}
function copyCaptions() {
let content = ''
for(let i = 0; i < captionData.value.length; i++){
const item = captionData.value[i]
if(showIndex.value) content += `${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`
else content += `${item.translation}\n\n`
}
navigator.clipboard.writeText(content)
message.success(t('log.copySuccess'))
}
function clearCaptions() {
captionLog.clear()
}
</script>
<style scoped>
@import url(../assets/input.css);
.caption-list {
padding: 20px;
border-radius: 8px;

View File

@@ -22,6 +22,7 @@
v-model:value="currentFontFamily"
/>
</div>
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('style.fontColor') }}</span>
<a-input
@@ -41,6 +42,16 @@
/>
<div class="input-item-value">{{ currentFontSize }}px</div>
</div>
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('style.fontWeight') }}</span>
<a-input
class="input-area"
type="range"
min="1" max="9"
v-model:value="currentFontWeight"
/>
<div class="input-item-value">{{ currentFontWeight*100 }}</div>
</div>
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('style.background') }}</span>
<a-input
@@ -70,6 +81,11 @@
<span class="switch-label">{{ $t('style.translation') }}</span>
<a-switch v-model:checked="currentTransDisplay" />
</div>
<span style="display:inline-block;width:20px;"></span>
<div style="display: inline-block;">
<span class="switch-label">{{ $t('style.textShadow') }}</span>
<a-switch v-model:checked="currentTextShadow" />
</div>
</div>
<div v-show="currentTransDisplay">
@@ -103,6 +119,60 @@
/>
<div class="input-item-value">{{ currentTransFontSize }}px</div>
</div>
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('style.fontWeight') }}</span>
<a-input
class="input-area"
type="range"
min="1" max="9"
v-model:value="currentTransFontWeight"
/>
<div class="input-item-value">{{ currentTransFontWeight*100 }}</div>
</div>
</a-card>
</div>
<div v-show="currentTextShadow" style="margin-top:10px;">
<a-card size="small" :title="$t('style.shadow.title')">
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('style.shadow.offsetX') }}</span>
<a-input
class="input-area"
type="range"
min="-10" max="10"
v-model:value="currentOffsetX"
/>
<div class="input-item-value">{{ currentOffsetX }}px</div>
</div>
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('style.shadow.offsetY') }}</span>
<a-input
class="input-area"
type="range"
min="-10" max="10"
v-model:value="currentOffsetY"
/>
<div class="input-item-value">{{ currentOffsetY }}px</div>
</div>
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('style.shadow.blur') }}</span>
<a-input
class="input-area"
type="range"
min="0" max="10"
v-model:value="currentBlur"
/>
<div class="input-item-value">{{ currentBlur }}px</div>
</div>
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('style.shadow.color') }}</span>
<a-input
class="input-area"
type="color"
v-model:value="currentTextShadowColor"
/>
<div class="input-item-value">{{ currentTextShadowColor }}</div>
</div>
</a-card>
</div>
</a-card>
@@ -112,24 +182,27 @@
v-if="currentPreview"
class="preview-container"
:style="{
backgroundColor: addOpicityToColor(currentBackground, currentOpacity)
backgroundColor: addOpicityToColor(currentBackground, currentOpacity),
textShadow: currentTextShadow ? `${currentOffsetX}px ${currentOffsetY}px ${currentBlur}px ${currentTextShadowColor}` : 'none'
}"
>
<p :class="[captionStyle.lineBreak?'':'left-ellipsis']"
<p :class="[currentLineBreak?'':'left-ellipsis']"
:style="{
fontFamily: currentFontFamily,
fontSize: currentFontSize + 'px',
color: currentFontColor
color: currentFontColor,
fontWeight: currentFontWeight * 100
}">
<span v-if="captionData.length">{{ captionData[captionData.length-1].text }}</span>
<span v-else>{{ $t('example.original') }}</span>
</p>
<p :class="[captionStyle.lineBreak?'':'left-ellipsis']"
<p :class="[currentLineBreak?'':'left-ellipsis']"
v-if="currentTransDisplay"
:style="{
fontFamily: currentTransFontFamily,
fontSize: currentTransFontSize + 'px',
color: currentTransFontColor
color: currentTransFontColor,
fontWeight: currentTransFontWeight * 100
}"
>
<span v-if="captionData.length">{{ captionData[captionData.length-1].translation }}</span>
@@ -147,7 +220,6 @@ import { storeToRefs } from 'pinia'
import { notification } from 'ant-design-vue'
import { useI18n } from 'vue-i18n'
import { useCaptionLogStore } from '@renderer/stores/captionLog';
const captionLog = useCaptionLogStore();
const { captionData } = storeToRefs(captionLog);
@@ -160,6 +232,7 @@ const currentLineBreak = ref<number>(0)
const currentFontFamily = ref<string>('sans-serif')
const currentFontSize = ref<number>(24)
const currentFontColor = ref<string>('#000000')
const currentFontWeight = ref<number>(4)
const currentBackground = ref<string>('#dbe2ef')
const currentOpacity = ref<number>(50)
const currentPreview = ref<boolean>(true)
@@ -167,6 +240,12 @@ const currentTransDisplay = ref<boolean>(true)
const currentTransFontFamily = ref<string>('sans-serif')
const currentTransFontSize = ref<number>(24)
const currentTransFontColor = ref<string>('#000000')
const currentTransFontWeight = ref<number>(4)
const currentTextShadow = ref<boolean>(false)
const currentOffsetX = ref<number>(2)
const currentOffsetY = ref<number>(2)
const currentBlur = ref<number>(0)
const currentTextShadowColor = ref<string>('#ffffff')
function addOpicityToColor(color: string, opicity: number) {
const opicityValue = Math.round(opicity * 255 / 100);
@@ -185,6 +264,7 @@ function applyStyle(){
captionStyle.fontFamily = currentFontFamily.value;
captionStyle.fontSize = currentFontSize.value;
captionStyle.fontColor = currentFontColor.value;
captionStyle.fontWeight = currentFontWeight.value;
captionStyle.background = currentBackground.value;
captionStyle.opacity = currentOpacity.value;
captionStyle.showPreview = currentPreview.value;
@@ -192,6 +272,12 @@ function applyStyle(){
captionStyle.transFontFamily = currentTransFontFamily.value;
captionStyle.transFontSize = currentTransFontSize.value;
captionStyle.transFontColor = currentTransFontColor.value;
captionStyle.transFontWeight = currentTransFontWeight.value;
captionStyle.textShadow = currentTextShadow.value;
captionStyle.offsetX = currentOffsetX.value;
captionStyle.offsetY = currentOffsetY.value;
captionStyle.blur = currentBlur.value;
captionStyle.textShadowColor = currentTextShadowColor.value;
captionStyle.sendStylesChange();
@@ -206,6 +292,7 @@ function backStyle(){
currentFontFamily.value = captionStyle.fontFamily;
currentFontSize.value = captionStyle.fontSize;
currentFontColor.value = captionStyle.fontColor;
currentFontWeight.value = captionStyle.fontWeight;
currentBackground.value = captionStyle.background;
currentOpacity.value = captionStyle.opacity;
currentPreview.value = captionStyle.showPreview;
@@ -213,6 +300,12 @@ function backStyle(){
currentTransFontFamily.value = captionStyle.transFontFamily;
currentTransFontSize.value = captionStyle.transFontSize;
currentTransFontColor.value = captionStyle.transFontColor;
currentTransFontWeight.value = captionStyle.transFontWeight;
currentTextShadow.value = captionStyle.textShadow;
currentOffsetX.value = captionStyle.offsetX;
currentOffsetY.value = captionStyle.offsetY;
currentBlur.value = captionStyle.blur;
currentTextShadowColor.value = captionStyle.textShadowColor;
}
function resetStyle() {
@@ -229,6 +322,16 @@ watch(changeSignal, (val) => {
<style scoped>
@import url(../assets/input.css);
.general-note {
padding: 10px 10px 0;
max-width: min(36vw, 400px);
}
.hover-label {
color: #1668dc;
cursor: pointer;
font-weight: bold;
}
.preview-container {
line-height: 2em;

View File

@@ -32,6 +32,7 @@
<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"
@@ -42,36 +43,51 @@
<a-switch v-model:checked="currentTranslation" />
<span style="display:inline-block;width:20px;"></span>
<div style="display: inline-block;">
<span class="switch-label">{{ $t('engine.customEngine') }}</span>
<a-switch v-model:checked="currentCustomized" />
<span class="switch-label">{{ $t('engine.showMore') }}</span>
<a-switch v-model:checked="showMore" />
</div>
</div>
<div v-show="currentCustomized">
<a-card size="small" :title="$t('engine.custom.title')">
<template #extra>
<a-popover>
<template #content>
<p class="customize-note">{{ $t('engine.custom.note') }}</p>
</template>
<a><InfoCircleOutlined />{{ $t('engine.custom.attention') }}</a>
</a-popover>
</template>
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('engine.custom.app') }}</span>
<a-input
class="input-area"
v-model:value="currentCustomizedApp"
></a-input>
</div>
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('engine.custom.command') }}</span>
<a-input
class="input-area"
v-model:value="currentCustomizedCommand"
></a-input>
</div>
</a-card>
</div>
<a-card size="small" :title="$t('engine.custom.title')" v-show="showMore">
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('engine.apikey') }}</span>
<a-input
class="input-area"
type="password"
v-model:value="currentAPI_KEY"
/>
</div>
<div class="input-item">
<span style="margin-right:5px;">{{ $t('engine.customEngine') }}</span>
<a-switch v-model:checked="currentCustomized" />
</div>
<div v-show="currentCustomized">
<a-card size="small" :title="$t('engine.custom.title')">
<template #extra>
<a-popover>
<template #content>
<p class="customize-note">{{ $t('engine.custom.note') }}</p>
</template>
<a><InfoCircleOutlined />{{ $t('engine.custom.attention') }}</a>
</a-popover>
</template>
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('engine.custom.app') }}</span>
<a-input
class="input-area"
v-model:value="currentCustomizedApp"
></a-input>
</div>
<div class="input-item">
<span class="input-label">{{ $t('engine.custom.command') }}</span>
<a-input
class="input-area"
v-model:value="currentCustomizedCommand"
></a-input>
</div>
</a-card>
</div>
</a-card>
</a-card>
<div style="height: 20px;"></div>
</template>
@@ -85,16 +101,17 @@ import { InfoCircleOutlined } from '@ant-design/icons-vue';
import { useI18n } from 'vue-i18n'
const { t } = useI18n()
const showMore = ref(false)
const engineControl = useEngineControlStore()
const { captionEngine, audioType, changeSignal } = storeToRefs(engineControl)
const { platform, captionEngine, audioType, changeSignal } = storeToRefs(engineControl)
const currentSourceLang = ref('auto')
const currentTargetLang = ref('zh')
const currentEngine = ref<'gummy'>('gummy')
const currentAudio = ref<0 | 1>(0)
const currentTranslation = ref<boolean>(false)
const currentAPI_KEY = ref<string>('')
const currentCustomized = ref<boolean>(false)
const currentCustomizedApp = ref('')
const currentCustomizedCommand = ref('')
@@ -114,7 +131,7 @@ function applyChange(){
engineControl.engine = currentEngine.value
engineControl.audio = currentAudio.value
engineControl.translation = currentTranslation.value
engineControl.API_KEY = currentAPI_KEY.value
engineControl.customized = currentCustomized.value
engineControl.customizedApp = currentCustomizedApp.value
engineControl.customizedCommand = currentCustomizedCommand.value
@@ -133,7 +150,7 @@ function cancelChange(){
currentEngine.value = engineControl.engine
currentAudio.value = engineControl.audio
currentTranslation.value = engineControl.translation
currentAPI_KEY.value = engineControl.API_KEY
currentCustomized.value = engineControl.customized
currentCustomizedApp.value = engineControl.customizedApp
currentCustomizedCommand.value = engineControl.customizedCommand

View File

@@ -47,7 +47,7 @@
<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">v0.2.0</a-tag></p>
<p><b>{{ $t('status.about.version') }}</b><a-tag color="green">v0.3.0</a-tag></p>
<p>
<b>{{ $t('status.about.author') }}</b>
<a

View File

@@ -46,6 +46,8 @@ export default {
"systemOutput": "System Audio Output (Speaker)",
"systemInput": "System Audio Input (Microphone)",
"enableTranslation": "Translation",
"showMore": "More Settings",
"apikey": "API KEY",
"customEngine": "Custom Engine",
custom: {
"title": "Custom Caption Engine",
@@ -64,6 +66,7 @@ export default {
"fontFamily": "Font Family",
"fontColor": "Font Color",
"fontSize": "Font Size",
"fontWeight": "Font Weight",
"background": "Background",
"opacity": "Opacity",
"preview": "Preview",
@@ -71,6 +74,14 @@ export default {
trans: {
"title": "Translation Style Settings",
"useSame": "Use Original Style"
},
"textShadow": "Text Shadow",
shadow: {
"title": "Text Shadow Settings",
"offsetX": "Offset X",
"offsetY": "Offset Y",
"blur": "Blur",
"color": "Color"
}
},
status: {
@@ -94,11 +105,20 @@ export default {
"projLink": "Project Link",
"manual": "User Manual",
"engineDoc": "Caption Engine Manual",
"date": "July 5, 2026"
"date": "July 9, 2026"
}
},
log: {
"title": "Caption Log",
"copy": "Copy to Clipboard",
"copyOptions": "Copy Options",
"addIndex": "Add Index",
"copyTime": "Copy Time",
"copyContent": "Content",
"both": "Original and Translation",
"source": "Original Only",
"translation": "Translation Only",
"copySuccess": "Subtitle copied to clipboard",
"export": "Export Caption Log",
"clear": "Clear Caption Log"
}

View File

@@ -46,6 +46,8 @@ export default {
"systemOutput": "システムオーディオ出力(スピーカー)",
"systemInput": "システムオーディオ入力(マイク)",
"enableTranslation": "翻訳",
"showMore": "詳細設定",
"apikey": "API KEY",
"customEngine": "カスタムエンジン",
custom: {
"title": "カスタムキャプションエンジン",
@@ -64,6 +66,7 @@ export default {
"fontFamily": "フォント",
"fontColor": "カラー",
"fontSize": "サイズ",
"fontWeight": "文字の太さ",
"background": "背景色",
"opacity": "不透明度",
"preview": "プレビュー",
@@ -71,6 +74,14 @@ export default {
trans: {
"title": "翻訳スタイル設定",
"useSame": "原文のスタイルを使用"
},
"textShadow": "文字影",
shadow: {
"title": "テキストの影設定",
"offsetX": "Offset X",
"offsetY": "Offset Y",
"blur": "ぼかし半径",
"color": "影の色"
}
},
status: {
@@ -94,11 +105,20 @@ 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 5 日"
"date": "2025 年 7 月 9 日"
}
},
log: {
"title": "字幕ログ",
"copy": "クリップボードにコピー",
"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",
"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"
}

View File

@@ -46,6 +46,8 @@ export default {
"systemOutput": "系统音频输出(扬声器)",
"systemInput": "系统音频输入(麦克风)",
"enableTranslation": "启用翻译",
"showMore": "更多设置",
"apikey": "API KEY",
"customEngine": "自定义引擎",
custom: {
"title": "自定义字幕引擎",
@@ -64,6 +66,7 @@ export default {
"fontFamily": "字体族",
"fontColor": "字体颜色",
"fontSize": "字体大小",
"fontWeight": "字体粗细",
"background": "背景颜色",
"opacity": "不透明度",
"preview": "显示预览",
@@ -71,6 +74,14 @@ export default {
trans: {
"title": "翻译样式设置",
"useSame": "使用原文样式"
},
"textShadow": "文本阴影",
shadow: {
"title": "文本阴影设置",
"offsetX": "X轴偏移",
"offsetY": "Y轴偏移",
"blur": "模糊半径",
"color": "阴影颜色"
}
},
status: {
@@ -94,12 +105,21 @@ export default {
"projLink": "项目链接",
"manual": "用户手册",
"engineDoc": "字幕引擎手册",
"date": "2025 年 7 月 5 日"
"date": "2025 年 7 月 9 日"
}
},
log: {
"title": "字幕记录",
"export": "导出字幕记录",
"copy": "复制到剪贴板",
"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": "仅原文",
"translation": "仅翻译",
"copySuccess": "字幕已复制到剪贴板",
"clear": "清空字幕记录"
}
}

View File

@@ -8,6 +8,7 @@ export const useCaptionStyleStore = defineStore('captionStyle', () => {
const fontFamily = ref<string>('sans-serif')
const fontSize = ref<number>(24)
const fontColor = ref<string>('#000000')
const fontWeight = ref<number>(4)
const background = ref<string>('#dbe2ef')
const opacity = ref<number>(80)
const showPreview = ref<boolean>(true)
@@ -15,6 +16,12 @@ export const useCaptionStyleStore = defineStore('captionStyle', () => {
const transFontFamily = ref<string>('sans-serif')
const transFontSize = ref<number>(24)
const transFontColor = ref<string>('#000000')
const transFontWeight = ref<number>(4)
const textShadow = ref<boolean>(false)
const offsetX = ref<number>(2)
const offsetY = ref<number>(2)
const blur = ref<number>(0)
const textShadowColor = ref<string>('#ffffff')
const iBreakOptions = ref(breakOptions['zh'])
const changeSignal = ref<boolean>(false)
@@ -35,13 +42,20 @@ export const useCaptionStyleStore = defineStore('captionStyle', () => {
fontFamily: fontFamily.value,
fontSize: fontSize.value,
fontColor: fontColor.value,
fontWeight: fontWeight.value,
background: background.value,
opacity: opacity.value,
showPreview: showPreview.value,
transDisplay: transDisplay.value,
transFontFamily: transFontFamily.value,
transFontSize: transFontSize.value,
transFontColor: transFontColor.value
transFontColor: transFontColor.value,
transFontWeight: transFontWeight.value,
textShadow: textShadow.value,
offsetX: offsetX.value,
offsetY: offsetY.value,
blur: blur.value,
textShadowColor: textShadowColor.value
}
window.electron.ipcRenderer.send('control.styles.change', styles)
}
@@ -55,13 +69,20 @@ export const useCaptionStyleStore = defineStore('captionStyle', () => {
fontFamily.value = args.fontFamily
fontSize.value = args.fontSize
fontColor.value = args.fontColor
fontWeight.value = args.fontWeight
background.value = args.background
opacity.value = args.opacity
showPreview.value = args.showPreview
transDisplay.value = args.transDisplay
transFontFamily.value = args.transFontFamily
transFontSize.value = args.transFontSize
transFontColor.value = args.transFontColor
transFontColor.value = args.transFontColor,
transFontWeight.value = args.transFontWeight
textShadow.value = args.textShadow
offsetX.value = args.offsetX
offsetY.value = args.offsetY
blur.value = args.blur
textShadowColor.value = args.textShadowColor
changeSignal.value = true
}
@@ -74,6 +95,7 @@ export const useCaptionStyleStore = defineStore('captionStyle', () => {
fontFamily, // 字体族
fontSize, // 字体大小
fontColor, // 字体颜色
fontWeight, // 字体粗细
background, // 背景颜色
opacity, // 背景透明度
showPreview, // 是否显示预览
@@ -81,6 +103,12 @@ export const useCaptionStyleStore = defineStore('captionStyle', () => {
transFontFamily, // 翻译字体族
transFontSize, // 翻译字体大小
transFontColor, // 翻译字体颜色
transFontWeight, // 翻译字体粗细
textShadow, // 是否显示文本阴影
offsetX, // 阴影X轴偏移
offsetY, // 阴影Y轴偏移
blur, // 阴影模糊度半径
textShadowColor, // 阴影颜色
backgroundRGBA, // 带透明度的背景颜色
setStyles, // 设置样式
sendStylesChange, // 发送样式改变

View File

@@ -1,4 +1,4 @@
import { ref } from 'vue'
import { ref, watch } from 'vue'
import { defineStore } from 'pinia'
import { notification } from 'ant-design-vue'
@@ -12,10 +12,11 @@ import { useGeneralSettingStore } from './generalSetting'
export const useEngineControlStore = defineStore('engineControl', () => {
const { t } = useI18n()
const platform = ref('unknown')
const captionEngine = ref(engines[useGeneralSettingStore().uiLanguage])
const audioType = ref(audioTypes[useGeneralSettingStore().uiLanguage])
const API_KEY = ref<string>('')
const engineEnabled = ref(false)
const sourceLang = ref<string>('en')
const targetLang = ref<string>('zh')
@@ -36,6 +37,7 @@ export const useEngineControlStore = defineStore('engineControl', () => {
engine: engine.value,
audio: audio.value,
translation: translation.value,
API_KEY: API_KEY.value,
customized: customized.value,
customizedApp: customizedApp.value,
customizedCommand: customizedCommand.value
@@ -50,6 +52,7 @@ export const useEngineControlStore = defineStore('engineControl', () => {
audio.value = controls.audio
engineEnabled.value = controls.engineEnabled
translation.value = controls.translation
API_KEY.value = controls.API_KEY
customized.value = controls.customized
customizedApp.value = controls.customizedApp
customizedCommand.value = controls.customizedCommand
@@ -91,7 +94,14 @@ 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
audioType, // 音频类型
engineEnabled, // 字幕引擎是否启用
@@ -100,6 +110,7 @@ export const useEngineControlStore = defineStore('engineControl', () => {
engine, // 字幕引擎
audio, // 选择音频
translation, // 是否启用翻译
API_KEY, // API KEY
customized, // 是否使用自定义字幕引擎
customizedApp, // 自定义字幕引擎的应用程序
customizedCommand, // 自定义字幕引擎的命令

View File

@@ -14,6 +14,11 @@ export const useGeneralSettingStore = defineStore('generalSetting', () => {
const antdTheme = ref<Object>(antDesignTheme['light'])
window.electron.ipcRenderer.invoke('control.nativeTheme.get').then((theme) => {
if(theme === 'light') setLightTheme()
else if(theme === 'dark') setDarkTheme()
})
watch(uiLanguage, (newValue) => {
i18n.global.locale.value = newValue
useEngineControlStore().captionEngine = engines[newValue]

View File

@@ -9,6 +9,7 @@ export interface Controls {
engine: 'gummy',
audio: 0 | 1,
translation: boolean,
API_KEY: string,
customized: boolean,
customizedApp: string,
customizedCommand: string
@@ -19,13 +20,20 @@ export interface Styles {
fontFamily: string,
fontSize: number,
fontColor: string,
fontWeight: number,
background: string,
opacity: number,
showPreview: boolean,
transDisplay: boolean,
transFontFamily: string,
transFontSize: number,
transFontColor: string
transFontColor: string,
transFontWeight: number,
textShadow: boolean,
offsetX: number,
offsetY: number,
blur: number,
textShadowColor: string
}
export interface CaptionItem {
@@ -37,6 +45,7 @@ export interface CaptionItem {
}
export interface FullConfig {
platform: string,
uiLanguage: UILanguage,
uiTheme: UITheme,
leftBarWidth: number,

View File

@@ -19,11 +19,17 @@
<CloseOutlined />
</div>
</div>
<div class="caption-container">
<div
class="caption-container"
:style="{
textShadow: captionStyle.textShadow ? `${captionStyle.offsetX}px ${captionStyle.offsetY}px ${captionStyle.blur}px ${captionStyle.textShadowColor}` : 'none'
}"
>
<p :class="[captionStyle.lineBreak?'':'left-ellipsis']" :style="{
fontFamily: captionStyle.fontFamily,
fontSize: captionStyle.fontSize + 'px',
color: captionStyle.fontColor
color: captionStyle.fontColor,
fontWeight: captionStyle.fontWeight * 100
}">
<span v-if="captionData.length">{{ captionData[captionData.length-1].text }}</span>
<span v-else>{{ $t('example.original') }}</span>
@@ -33,7 +39,8 @@
:style="{
fontFamily: captionStyle.transFontFamily,
fontSize: captionStyle.transFontSize + 'px',
color: captionStyle.transFontColor
color: captionStyle.transFontColor,
fontWeight: captionStyle.transFontWeight * 100
}">
<span v-if="captionData.length">{{ captionData[captionData.length-1].translation }}</span>
<span v-else>{{ $t('example.translation') }}</span>