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项目简介

Video-subtitle-extractor (VSE) 是一款将视频中的硬字幕提取为外挂字幕文件(srt格式)的软件 主要实现了以下功能：

• 提取视频中的关键帧
• 检测视频帧中文本的所在位置
• 识别视频帧中文本的内容
• 过滤非字幕区域的文本
• 去除水印、台标文本、原视频硬字幕，可配合：video-subtitle-remover (VSR)
• 去除重复字幕行，生成srt字幕文件/txt文本文件
• 支持视频字幕批量提取
• 多语言：支持简体中文（中英双语）、繁体中文、英文、日语、韩语、越南语、阿拉伯语、法语、德语、俄语、西班牙语、葡萄牙语、意大利语等87种语言的字幕提取
• 多模式：
  • 快速：（推荐）使用轻量模型，快速提取字幕，可能丢少量字幕、存在少量错别字
  • 自动：（推荐）自动判断模型，CPU下使用轻量模型；GPU下使用精准模型，提取字幕速度较慢，可能丢少量字幕、几乎不存在错别字
  • 精准：（不推荐）使用精准模型，GPU下逐帧检测，不丢字幕，几乎不存在错别字，但速度非常慢

请优先使用快速/自动模式，如果前两种模式存在较多丢字幕轴情况时，再使用精准模式

项目特色：

• 采用本地进行OCR识别，无需设置调用任何API，不需要接入百度、阿里等在线OCR服务即可本地完成文本识别
• 支持GPU加速，GPU加速后可以获得更高的准确率与更快的提取速度

使用说明：

• 有使用问题请加群讨论，QQ群：210150985（已满）、806152575（已满）、816881808（已满）、295894827

• 点击【打开】后选择视频文件，调整字幕区域，点击【运行】

  • 单文件提取：打开文件的时候选择单个视频
  • 批量提取：打开文件的时候选择多个视频，确保每个视频的分辨率、字幕区域保持一致

• 去除水印文本/替换特定文本：

如果视频中出现特定的文本需要删除，或者特定的文本需要替换，可以编辑 backend/configs/typoMap.json文件，加入你要替换或去除的内容

{
	"l'm": "I'm",
	"l just": "I just",
	"Let'sqo": "Let's go",
	"Iife": "life",
	"威筋": "威胁",
  	"性感荷官在线发牌": ""
}

这样就可以把文本中出现的所有“威筋”替换为“威胁”，所有的“性感荷官在线发牌”文本删除

• 视频以及程序路径请不要带中文和空格，否则可能出现未知错误！！！

如：以下存放视频和代码的路径都不行

D:\下载\vse\运行程序.exe（路径含中文）

E:\study\kaoyan\sanshang youya.mp4 （路径含空格）

• 直接下载压缩包解压运行，如果不能运行再按照下面的教程，尝试源码安装conda环境运行

下载地址： Release

有任何改进意见请在ISSUES和DISCUSSION中提出

NVIDIA官方提供了各GPU型号的计算能力列表，您可以参考链接: CUDA GPUs 查看你的GPU适合哪个CUDA版本

NVIDIA 50系显卡需要使用cuda12.8.0及以上版本, 但Paddle3.3.1目前仍未支持，所以建议使用Directml通用版本

识别模式选择说明：

Windows/Linux/MacOS环境下字幕检测引擎都是VideoSubFinder

演示

• GUI版：点击查看GPU版本源码运行的安装教程 👈

源码使用说明

1. 安装 Python

请确保您已经安装了 Python 3.12+

• Windows 用户可以前往 Python 官网 下载并安装 Python
• MacOS 用户可以使用 Homebrew 安装：

  brew install python@3.12
  

• Linux 用户可以使用包管理器安装，例如 Ubuntu/Debian：

  sudo apt update && sudo apt install python3.12 python3.12-venv python3.12-dev
  

2. 安装依赖文件

请使用虚拟环境来管理项目依赖，避免与系统环境冲突

（1）创建虚拟环境并激活

python -m venv videoEnv

• Windows：

videoEnv\\Scripts\\activate

• MacOS/Linux：

source videoEnv/bin/activate

3. 创建并激活项目目录

切换到源码所在目录：

cd <源码所在目录>

例如：如果您的源代码放在 D 盘的 tools 文件夹下，并且源代码的文件夹名为 video-subtitle-extractor，则输入：

cd D:/tools/video-subtitle-extractor-main

4. 安装合适的运行环境

本项目支持 CUDA（NVIDIA显卡加速）、CPU（无 GPU）、DirectML（AMD、Intel等GPU/APU加速）、ONNX四种运行模式

(1) CUDA（NVIDIA 显卡用户）

请确保您的 NVIDIA 显卡驱动支持所选 CUDA 版本

• 推荐 CUDA 11.8，对应 cuDNN 8.6.0

• 安装 CUDA：

  • Windows：CUDA 11.8 下载
  • Linux：

    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
    sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
    

  • MacOS 不支持 CUDA

• 安装 cuDNN（CUDA 11.8 对应 cuDNN 8.6.0）：

  • Windows cuDNN 8.6.0 下载
  • Linux cuDNN 8.6.0 下载
  • 安装方法请参考 NVIDIA 官方文档

• 安装 PaddlePaddle GPU 版本（CUDA 11.8）：

  pip install paddlepaddle-gpu==3.3.1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/
  pip install -r requirements.txt
  

(2) DirectML（AMD、Intel等GPU/APU加速卡用户）

• 适用于 Windows 设备的 AMD/NVIDIA/Intel GPU
• 安装 ONNX Runtime DirectML 版本：

  pip install paddlepaddle==3.3.1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/
  pip install -r requirements.txt
  pip install -r requirements_directml.txt
  

(3) ONNX (适合macOS、AMD ROCm等环境加速用户, 基础环境与DirectML方式一致，未测试！)

• 使用这个方式部署请勿反馈Issues
• 适用于 Linux 或 macOS 设备的 AMD/Metal GPU/Apple Silicon GPU
• 安装 ONNX Runtime DirectML 版本：

  pip install paddlepaddle==3.3.1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/
  pip install -r requirements.txt
  
  # 阅读文档 https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/
  # 根据你的设备选择合适的执行后端, 参考requirements_directml.txt文件修改成合适你环境的依赖
  
  # 例如:
  # requirements_coreml.txt
  #   paddle2onnx==1.3.1
  #   onnxruntime-coreml==1.13.1
  
  pip install -r requirements_coreml.txt
  

(4) CPU 运行（无 GPU 加速）

• 适用于没有 GPU 或不希望使用 GPU 的情况
• 直接安装 CPU 版本 PaddlePaddle：

  pip install paddlepaddle==3.3.1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/
  pip install -r requirements.txt
  

5. 运行程序

• 运行图形化界面版本（GUI）

python gui.py

• 运行命令行版本（CLI）

python ./backend/main.py

常见问题与解决方案

1. 运行不正常/没有结果/cuda及cudnn问题

解决方案：根据自己的显卡型号、显卡驱动版本，安装对应的cuda与cudnn

2. 7z文件解压错误

解决方案：升级7-zip解压程序到最新版本

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