Веб-приложение на Gradio для Windows: синтез речи, клонирование голоса, транскрибация через Whisper, скачивание видео с YouTube, разделение вокала и перевод для дубляжа.
zh-plus/openlrc
Библиотека Python для расшифровки аудио с помощью faster-whisper и перевода или редактирования текста с LLM, например OpenAI, Anthropic и Google, с сохранением в LRC или субтитрах.
- Звёзды
- 685
- Форки
- 54
- Открытые issues
- 6
- Последний коммит
- 3 месяца назад
Что это?
OpenLRC преобразует аудио и видео в субтитры с временными метками. Сначала библиотека распознаёт речь с помощью faster-whisper, затем отправляет текст большой языковой модели для перевода или редактирования и сохраняет результат в виде текстов песен .lrc или субтитров .srt. Можно указать API-ключи OpenAI, Anthropic, Google или OpenRouter; также поддерживаются пользовательские эндпоинты, совместимые с OpenAI, и маршрутизация через LiteLLM.
При переводе сохраняется контекст между фрагментами: файлы обрабатываются последовательно, поэтому предыдущие строки помогают переводить последующие. С помощью файла глоссария можно закрепить специализированные термины, например названия игр или имена собственные. Перед распознаванием громкость аудио нормализуется, чтобы снизить вероятность галлюцинаций; при необходимости можно установить дополнительный пакет для подавления шума.
Библиотеку можно установить из PyPI. Она предоставляет Python API с основным классом LRCer: он обрабатывает один или несколько файлов, создаёт двуязычные субтитры или полностью пропускает перевод.
Ключевые возможности
- 01Распознаёт речь в аудио и видео с помощью faster-whisper перед переводом.
- 02Переводит или редактирует субтитры с помощью OpenAI, Anthropic, Google, OpenRouter или пользовательских эндпоинтов.
- 03Поддерживает файлы глоссария для единообразного использования специализированной терминологии.
- 04Сохраняет результат в файлы текстов песен .lrc и субтитры .srt, в том числе двуязычные.
- 05Нормализует громкость входного аудио и при необходимости подавляет шум.
- 06Предлагает облегчённый режим перевода с комбинациями моделей для экономии токенов.
Сценарии использования
- Создание синхронизированных переводов текстов песен в музыкальной библиотеке.
- Подготовка субтитров к видео или подкастам на другом языке.
- Создание двуязычных файлов субтитров для изучения языков.
- Пакетная обработка папки с записями с помощью скрипта на Python.
Быстрый старт
- 1
Установите ffmpeg и добавьте его каталог bin в PATH
- 2
Добавьте ключ API LLM, например OPENROUTER_API_KEY, в переменные окружения
- 3
Установите openlrc из PyPI
pip install openlrc - 4
Запустите LRCer для аудиофайла, чтобы создать переведённые субтитры
Что важно знать
- Для перевода требуется ключ API LLM от платного провайдера.
- Для транскрибирования с ускорением на GPU с помощью faster-whisper нужны CUDA и cuDNN.
- Необходимо установить ffmpeg и добавить его в PATH.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое openlrc?
- Библиотека Python для расшифровки аудио с помощью faster-whisper и перевода или редактирования текста с LLM, например OpenAI, Anthropic и Google, с сохранением в LRC или субтитрах. OpenLRC преобразует аудио и видео в субтитры с временными метками. Сначала библиотека распознаёт речь с помощью faster-whisper, затем отправляет текст большой языковой модели для перевода или редактирования и сохраняет результат в виде текстов песен .lrc или субтитров .srt. Можно указать API-ключи OpenAI, Anthropic, Google или OpenRouter; также поддерживаются пользовательские эндпоинты, совместимые с OpenAI, и маршрутизация через LiteLLM.
- openlrc можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- openlrc распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- openlrc всё ещё поддерживается?
- Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в openlrc — 10 авг. 2026 г..
- Для чего можно использовать openlrc?
- Создание синхронизированных переводов текстов песен в музыкальной библиотеке. Подготовка субтитров к видео или подкастам на другом языке. Создание двуязычных файлов субтитров для изучения языков. Пакетная обработка папки с записями с помощью скрипта на Python.
- Как установить openlrc?
- Установите ffmpeg и добавьте его каталог bin в PATH Добавьте ключ API LLM, например OPENROUTER_API_KEY, в переменные окружения Установите openlrc из PyPI: pip install openlrc Запустите LRCer для аудиофайла, чтобы создать переведённые субтитры
- Где скачать openlrc?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/zh-plus/openlrc
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Настольное приложение и CLI на базе LLM для работы с видеосубтитрами: распознавание речи, сегментация и корректура текста, перевод и встраивание субтитров в видео.
Десктопное приложение для офлайн-транскрибации и перевода аудио и видео на компьютере на основе OpenAI Whisper.
Сервер для локального распознавания речи в реальном времени: потоковый ASR, разделение по говорящим, перевод и API, совместимые с OpenAI и Deepgram.
CLI- и веб-инструмент для построчного перевода SRT-файлов с помощью ChatGPT или любого API, совместимого с OpenAI, включая локальные модели Ollama.
Библиотека Python для распознавания речи, которая объединяет множество онлайн- и офлайн-движков под единым интерфейсом.