参赛说明

1. 本项目对应赛题：TOPIC.md。

2. 本项目的决赛文档在本仓库的 决赛文档 文件夹中。

3. 项目对应的软件在 发行版 中进行下载。

   • Windows 系统下载名称中含有 win 的安装包
   • macOS 系统下载名称中含有 darwin 的安装包
   • Ubuntu 或 Debian 系统下载名称中含有 linux 的安装包

4. 本项目最开始是在GitHub上进行开发的，GitHub上的Auto Caption项目为本人开发。项目地址：https://github.com/HiMeditator/auto-caption。

📥 下载

软件下载：GitHub Releases

Vosk 模型下载：Vosk Models

SOSV 模型下载： Shepra-ONNX SenseVoice Model

📚 相关文档

Auto Caption 用户手册

字幕引擎说明文档

更新日志

✨ 特性

• 生成音频输出或麦克风输入的字幕
• 支持调用本地 Ollama 模型或云端 Google 翻译 API 进行翻译
• 跨平台（Windows、macOS、Linux）、多界面语言（中文、英语、日语）支持
• 丰富的字幕样式设置（字体、字体大小、字体粗细、字体颜色、背景颜色等）
• 灵活的字幕引擎选择（阿里云 Gummy 云端模型、本地 Vosk 模型、本地 SOSV 模型、还可以自己开发模型）
• 多语言识别与翻译（见下文“⚙️ 自带字幕引擎说明”）
• 字幕记录展示与导出（支持导出 .srt 和 .json 格式）

📖 基本使用

软件已经适配了 Windows、macOS 和 Linux 平台。测试过的主流平台信息如下：

操作系统版本	处理器架构	获取系统音频输入	获取系统音频输出
Windows 11 24H2	x64	✅	✅
macOS Sequoia 15.5	arm64	✅ 需要额外配置	✅
Ubuntu 24.04.2	x64	✅	✅

macOS 平台和 Linux 平台获取系统音频输出需要进行额外设置，详见 Auto Caption 用户手册。

下载软件后，需要根据自己的需求选择对应的模型，然后配置模型。

	识别效果	部署类型	支持语言	翻译	备注
Gummy	很好😊	云端 / 阿里云	10 种	自带翻译	收费，0.54CNY / 小时
Vosk	较差😞	本地 / CPU	超过 30 种	需额外配置	支持的语言非常多
SOSV	一般😐	本地 / CPU	5 种	需额外配置	仅有一个模型
自己开发	🤔	自定义	自定义	自定义	根据文档使用 Python 自己开发

如果你选择使用 Vosk 或 SOSV 模型，你还需要配置自己的翻译模型。

配置翻译模型

注意：翻译不是实时的，翻译模型只会在每句话识别完成后再调用。

Ollama 本地模型

注意：使用参数量过大的模型会导致资源消耗和翻译延迟较大。建议使用参数量小于 1B 的模型，比如： qwen2.5:0.5b, qwen3:0.6b。

使用该模型之前你需要确定本机安装了 Ollama 软件，并已经下载了需要的大语言模型。只需要将需要调用的大模型名称添加到设置中的 Ollama 字段中。

Google 翻译 API

注意：Google 翻译 API 在部分地区无法使用。

无需任何配置，联网即可使用。

使用 Gummy 模型

国际版的阿里云服务似乎并没有提供 Gummy 模型，因此目前非中国用户可能无法使用 Gummy 字幕引擎。

如果要使用默认的 Gummy 字幕引擎（使用云端模型进行语音识别和翻译），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。相关教程：

• 获取 API KEY
• 将 API Key 配置到环境变量

使用 Vosk 模型

Vosk 模型的识别效果较差，请谨慎使用。

如果要使用 Vosk 本地字幕引擎，首先需要在 Vosk Models 页面下载你需要的模型，并将模型解压到本地，并将模型文件夹的路径添加到软件的设置中。

使用 SOSV 模型

使用 SOSV 模型的方式和 Vosk 一样，下载地址如下：https://github.com/HiMeditator/auto-caption/releases/tag/sosv-model

⚙️ 自带字幕引擎说明

目前软件自带 3 个字幕引擎，正在规划新的引擎。它们的详细信息如下。

Gummy 字幕引擎（云端）

基于通义实验室Gummy语音翻译大模型进行开发，基于阿里云百炼的 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）

基于 vosk-api 开发。该字幕引擎的优点是可选的语言模型非常多（超过 30 种），缺点是识别效果比较差，且生成内容没有标点符号。

SOSV 字幕引擎（本地）

SOSV 是一个整合包，该整合包主要基于 Shepra-ONNX SenseVoice，并添加了端点检测模型和标点恢复模型。该模型支持识别的语言有：英语、中文、日语、韩语、粤语。

新规划字幕引擎

以下为备选模型，将根据模型效果和集成难易程度选择。

• faster-whisper
• sherpa-onnx
• SenseVoice
• FunASR
• WhisperLiveKit

🚀 项目运行

安装依赖

npm install

构建字幕引擎

首先进入 engine 文件夹，执行如下指令创建虚拟环境（需要使用大于等于 Python 3.10 的 Python 运行环境，建议使用 Python 3.12）：

cd ./engine
# in ./engine folder
python -m venv .venv
# or
python3 -m venv .venv

然后激活虚拟环境：

# Windows
.venv/Scripts/activate
# Linux or macOS
source .venv/bin/activate

然后安装依赖（这一步在 macOS 和 Linux 可能会报错，一般是因为构建失败，需要根据报错信息进行处理）：

pip install -r requirements.txt

然后使用 pyinstaller 构建项目：

pyinstaller ./main.spec

注意 main.spec 文件中 vosk 库的路径可能不正确，需要根据实际状况配置（与 Python 环境的版本相关）。

# Windows
vosk_path = str(Path('./.venv/Lib/site-packages/vosk').resolve())
# Linux or macOS
vosk_path = str(Path('./.venv/lib/python3.x/site-packages/vosk').resolve())

此时项目构建完成，进入 engine/dist 文件夹可见对应的可执行文件。即可进行后续操作。

运行项目

npm run dev

构建项目

# For windows
npm run build:win
# For macOS
npm run build:mac
# For Linux
npm run build:linux