Openlrc 项目使用教程

Openlrc 项目使用教程

openlrcTranscribe and translate voice into LRC file using Whisper and LLMs (GPT, Claude, et,al). 使用whisper和LLM(GPT，Claude等)来转录、翻译你的音频为字幕文件。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openlrc

1. 项目的目录结构及介绍

openlrc/
├── github/
│   └── workflows/
├── resources/
├── tests/
├── .gitignore
├── CHANGELOG.md
├── LICENSE
├── README.md
├── poetry.lock
├── poetry.toml
├── pyproject.toml
└── openlrc/
    ├── __init__.py
    ├── lrcer.py
    └── ...

• github/workflows/: 包含GitHub Actions的工作流配置文件。
• resources/: 项目资源文件夹。
• tests/: 测试文件夹。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• CHANGELOG.md: 项目更新日志。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• poetry.lock 和 poetry.toml: Poetry依赖管理文件。
• pyproject.toml: 项目配置文件。
• openlrc/: 项目主代码目录，包含核心功能实现。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于 openlrc/lrcer.py。该文件定义了 LRCer 类，用于处理音频文件的转录和翻译。

from openlrc import LRCer

if __name__ == '__main__':
    lrcer = LRCer()
    lrcer.run('/data/test.mp3', target_lang='zh-cn')

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 pyproject.toml，它包含了项目的依赖、脚本和其他配置信息。

[tool.poetry]
name = "openlrc"
version = "0.1.0"
description = "Transcribe and translate voice into LRC file using Whisper and LLMs (GPT Claude et al)"
authors = ["Your Name <you@example.com>"]
license = "MIT"

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.8"
faster-whisper = { git = "https://github.com/guillaumekln/faster-whisper" }
torch = { url = "https://download.pytorch.org/whl/cu118" }

[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.2.5"

[build-system]
requires = ["poetry-core>=1.0.0"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"

以上是 openlrc 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！

openlrcTranscribe and translate voice into LRC file using Whisper and LLMs (GPT, Claude, et,al). 使用whisper和LLM(GPT，Claude等)来转录、翻译你的音频为字幕文件。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openlrc