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Python 库，用 faster-whisper 转录音频，再借助 OpenAI、Anthropic 等 LLM 翻译润色，生成 LRC 或字幕文件。

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3个月前

这是什么？

OpenLRC 将音频和视频转换为带时间轴的字幕文件。它先用 faster-whisper 转录语音，再把文本交给大语言模型翻译或润色，输出 .lrc 歌词文件或 .srt 字幕。可以配置 OpenAI、Anthropic、Google 或 OpenRouter 的 API Key，也支持自定义兼容 OpenAI 的接口以及通过 LiteLLM 调用。

翻译环节会在片段之间保留上下文，每个文件按顺序处理，让前文信息帮助后文翻译。用户可以提供术语表，统一游戏名、专有名词等领域词汇的译法。转录前会对音频做响度归一化以减少幻听，噪声抑制则需额外安装才能使用。

该库可通过 PyPI 安装，核心是 LRCer 类，既能处理单个或多个文件，也能生成双语字幕，或跳过翻译只做转录。

核心功能

  • 01转录前先用 faster-whisper 识别音频和视频中的语音。
  • 02通过 OpenAI、Anthropic、Google、OpenRouter 或自定义接口进行翻译和润色。
  • 03支持术语表文件，保证专有名词译法统一。
  • 04输出 .lrc 歌词和 .srt 字幕，可生成双语字幕。
  • 05对输入音频做响度归一化，并可选启用噪声抑制。
  • 06提供精简翻译模式，可搭配多模型组合以节省 token。

适用场景

  • 为音乐库中的歌曲生成与时间轴同步的翻译歌词。
  • 为视频或播客生成其他语言的译文字幕。
  • 制作双语字幕，用于语言学习。
  • 通过 Python 脚本批量处理一批录音或视频。

快速上手

  1. 1

    安装 ffmpeg 并将其 bin 目录加入 PATH

  2. 2

    在环境变量中添加 LLM API 密钥，例如 OPENROUTER_API_KEY

  3. 3

    从 PyPI 安装 openlrc

    pip install openlrc
  4. 4

    对音频文件运行 LRCer 生成翻译字幕

使用前须知

  • 翻译功能需要付费 LLM 服务商的 API 密钥。
  • 使用 faster-whisper 进行 GPU 加速转录需要安装 CUDA 和 cuDNN。
  • 需要安装 ffmpeg 并将其加入 PATH。

收录于专题

AI 视频与音频工具

标签

#speech-to-text#whisper#subtitle#llm#translation#lyrics#audio#auto-subtitle#faster-whisper#lyrics-generator

常见问题

openlrc 是什么？
Python 库，用 faster-whisper 转录音频，再借助 OpenAI、Anthropic 等 LLM 翻译润色，生成 LRC 或字幕文件。 OpenLRC 将音频和视频转换为带时间轴的字幕文件。它先用 faster-whisper 转录语音，再把文本交给大语言模型翻译或润色，输出 .lrc 歌词文件或 .srt 字幕。可以配置 OpenAI、Anthropic、Google 或 OpenRouter 的 API Key，也支持自定义兼容 OpenAI 的接口以及通过 LiteLLM 调用。
openlrc 可以免费使用吗？用的什么许可证？
openlrc 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
openlrc 还在维护吗？
半年内有更新。openlrc 最近一次提交是在 2026年8月10日。
openlrc 适合用来做什么？
为音乐库中的歌曲生成与时间轴同步的翻译歌词。 为视频或播客生成其他语言的译文字幕。 制作双语字幕，用于语言学习。 通过 Python 脚本批量处理一批录音或视频。
openlrc 怎么安装和运行？
安装 ffmpeg 并将其 bin 目录加入 PATH 在环境变量中添加 LLM API 密钥，例如 OPENROUTER_API_KEY 从 PyPI 安装 openlrc: pip install openlrc 对音频文件运行 LRCer 生成翻译字幕
在哪里获取 openlrc？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/zh-plus/openlrc

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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