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https://github.com/HiMeditator/auto-caption.git
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- 优化 EngineStatus 组件中的引擎启动逻辑，增加对 vosk 引擎的判断 - 在 README.md、README_en.md 和 README_ja.md 中添加 macOS 截图
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<div align="center" >
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<img src="./build/icon.png" width="100px" height="100px"/>
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<h1 align="center">auto-caption</h1>
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<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>
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<p>
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<a href="https://github.com/HiMeditator/auto-caption/releases">
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<img src="https://img.shields.io/badge/release-0.4.0-blue">
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</a>
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<a href="https://github.com/HiMeditator/auto-caption/issues">
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<img src="https://img.shields.io/github/issues/HiMeditator/auto-caption?color=orange">
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</a>
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<img src="https://img.shields.io/github/languages/top/HiMeditator/auto-caption?color=royalblue">
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<img src="https://img.shields.io/github/repo-size/HiMeditator/auto-caption?color=green">
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<img src="https://img.shields.io/github/stars/HiMeditator/auto-caption?style=social">
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</p>
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<p>
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| <a href="./README.md">简体中文</a>
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| <a href="./README_en.md">English</a>
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| <b>日本語</b> |
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</p>
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<p><i>Voskローカル字幕エンジンを含む v0.4.0 バージョンがリリースされました。<b>現在、ローカル字幕エンジンには翻訳機能が含まれておりません</b>。ローカル翻訳モジュールは現在も開発中です...</i></p>
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</div>
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## 📥 ダウンロード
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[GitHub Releases](https://github.com/HiMeditator/auto-caption/releases)
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## 📚 関連ドキュメント
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[Auto Caption ユーザーマニュアル](./docs/user-manual/ja.md)
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[字幕エンジン説明ドキュメント](./docs/engine-manual/ja.md)
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[プロジェクト API ドキュメント（中国語）](./docs/api-docs/electron-ipc.md)
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## 📖 基本使い方
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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。
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> 阿里雲の国際版サービスでは Gummy モデルを提供していないため、現在中国以外のユーザーは Gummy 字幕エンジンを使用できません。
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デフォルトの Gummy 字幕エンジン（クラウドベースのモデルを使用した音声認識と翻訳）を使用するには、まず阿里雲百煉プラットフォームから API KEY を取得する必要があります。その後、API KEY をソフトウェア設定に追加するか、環境変数に設定します（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）。関連チュートリアル：
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- [API KEY の取得（中国語）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key)
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- [環境変数を通じて API Key を設定（中国語）](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/configure-api-key-through-environment-variables)
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> Vosk モデルの認識精度は低いため、注意してご使用ください。
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Vosk ローカル字幕エンジンを使用するには、まず [Vosk Models](https://alphacephei.com/vosk/models) ページから必要なモデルをダウンロードし、ローカルに解凍した後、モデルフォルダのパスをソフトウェア設定に追加してください。現在、Vosk 字幕エンジンは字幕の翻訳をサポートしていません。
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**上記の字幕エンジンがご要望を満たさず、かつ Python の知識をお持ちの場合、独自の字幕エンジンを開発することも可能です。詳細な説明は[字幕エンジン説明書](./docs/engine-manual/ja.md)をご参照ください。**
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## ✨ 特徴
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- クロスプラットフォーム、多言語 UI サポート
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- 豊富な字幕スタイル設定
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- 柔軟な字幕エンジン選択
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- 多言語認識と翻訳
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- 字幕記録の表示とエクスポート
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- オーディオ出力またはマイク入力からの字幕生成
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注記：
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- Windows と macOS プラットフォームはオーディオ出力とマイク入力の両方からの字幕生成をサポートしていますが、**macOS プラットフォームでシステムオーディオ出力を取得するには設定が必要です。詳細は[Auto Caption ユーザーマニュアル](./docs/user-manual/ja.md)をご覧ください。**
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- Linux プラットフォームは現在システムオーディオ出力を取得できず、マイク入力からの字幕生成のみをサポートしています。
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## ⚙️ 字幕エンジン説明
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現在ソフトウェアには2つの字幕エンジンが組み込まれており、1つの新しいエンジンを計画中です。詳細は以下の通りです。
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### Gummy 字幕エンジン（クラウド）
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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。
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**モデル詳細パラメータ：**
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- サポートするオーディオサンプルレート：16kHz以上
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- オーディオサンプルビット深度：16bit
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- サポートするオーディオチャンネル：モノラル
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- 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
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- サポートする翻訳：
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- 中国語 → 英語、日本語、韓国語
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- 英語 → 中国語、日本語、韓国語
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- 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
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**ネットワークトラフィック消費量：**
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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ノラルチャンネルのため、アップロードレートは約：
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$$
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48000\ \text{samples/second} \times 2\ \text{bytes/sample} \times 1\ \text{channel} = 93.75\ \text{KB/s}
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$$
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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。
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### Vosk字幕エンジン（ローカル）
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[vosk-api](https://github.com/alphacep/vosk-api) をベースに開発されています。現在は音声に対応する原文の生成のみをサポートしており、翻訳コンテンツはサポートしていません。
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### FunASR字幕エンジン（ローカル）
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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。
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## 🚀 プロジェクト実行
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### 依存関係のインストール
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```bash
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npm install
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```
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### 字幕エンジンの構築
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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：
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```bash
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# ./caption-engine フォルダ内
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python -m venv subenv
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# または
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python3 -m venv subenv
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```
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次に仮想環境をアクティブにします：
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```bash
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# Windows
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subenv/Scripts/activate
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# Linux または macOS
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source subenv/bin/activate
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```
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その後、依存関係をインストールします（Linux または macOS 環境の場合、`requirements.txt` 内の `PyAudioWPatch` をコメントアウトする必要があります。このモジュールは Windows 環境専用です）。
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> 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。
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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その後、`pyinstaller` を使用してプロジェクトをビルドします：
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```bash
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pyinstaller ./main-gummy.spec
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pyinstaller ./main-vosk.spec
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```
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`main-vosk.spec` ファイル内の `vosk` ライブラリのパスが正しくない可能性があるため、実際の状況に応じて設定する必要があります。
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```
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# Windows
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vosk_path = str(Path('./subenv/Lib/site-packages/vosk').resolve())
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# LinuxまたはmacOS
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vosk_path = str(Path('./subenv/lib/python3.x/site-packages/vosk').resolve())
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```
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これ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。
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### プロジェクト実行
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```bash
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npm run dev
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```
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### プロジェクト構築
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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。
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```bash
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# Windows 用
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npm run build:win
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# macOS 用
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npm run build:mac
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# Linux 用
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npm run build:linux
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```
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注意: プラットフォームに応じて、プロジェクトルートディレクトリにある `electron-builder.yml` ファイルの設定内容を変更する必要があります:
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```yml
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extraResources:
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# Windows用
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- from: ./caption-engine/dist/main-gummy.exe
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to: ./caption-engine/main-gummy.exe
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- from: ./caption-engine/dist/main-vosk.exe
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to: ./caption-engine/main-vosk.exe
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# macOSとLinux用
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# - from: ./caption-engine/dist/main-gummy
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# to: ./caption-engine/main-gummy
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# - from: ./caption-engine/dist/main-vosk
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# to: ./caption-engine/main-vosk
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```
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