Stream-Translator 项目下载及安装教程
stream-translator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stream-translator
1. 项目介绍
Stream-Translator 是一个命令行工具,用于实时转录或翻译来自直播流的音频。它使用 streamlink
从各种服务获取直播流 URL,并使用 OpenAI 的 whisper
进行转录或翻译。该项目灵感来源于 audioWhisper
,后者用于转录或翻译桌面音频。
2. 项目下载位置
要下载 Stream-Translator 项目,请访问项目的 GitHub 仓库。你可以通过以下命令克隆项目到本地:
git clone https://github.com/fortypercnt/stream-translator.git
3. 项目安装环境配置
在安装 Stream-Translator 之前,你需要配置以下环境:
3.1 安装 FFmpeg
首先,确保你已经安装了 ffmpeg
并将其添加到系统的 PATH 中。你可以通过以下命令检查 ffmpeg
是否安装成功:
ffmpeg -version
3.2 安装 CUDA
如果你计划在 GPU 上运行该项目,你需要安装 CUDA。你可以通过以下命令检查 CUDA 版本:
nvcc --version
如果安装了不同版本的 CUDA,请根据 requirements.txt
文件中的指示进行相应修改。
3.3 创建虚拟环境
建议在虚拟环境中安装项目依赖。你可以使用 venv
或 conda
创建虚拟环境:
python -m venv stream-translator-env
source stream-translator-env/bin/activate
3.4 安装依赖
在虚拟环境中,安装项目所需的依赖:
pip install -r requirements.txt
确保 pytorch
安装了 CUDA 支持。
4. 项目安装方式
项目安装步骤如下:
-
克隆项目:
git clone https://github.com/fortypercnt/stream-translator.git cd stream-translator
-
安装依赖:
pip install -r requirements.txt
-
配置环境: 确保
ffmpeg
和 CUDA 已正确安装并配置。
5. 项目处理脚本
Stream-Translator 提供了一个命令行脚本 translator.py
,用于处理直播流的音频转录或翻译。你可以通过以下命令运行脚本:
python translator.py URL --flags
5.1 脚本参数说明
--model
:选择模型大小,默认为small
。--task
:选择任务类型,可以是transcribe
(转录)或translate
(翻译)。--language
:指定音频的语言,默认为auto
。--interval
:设置调用语言模型的间隔时间,默认为5
秒。--history_buffer_size
:设置历史音频/文本的缓冲区大小,默认为0
。--beam_size
:设置束搜索的束数,默认为5
。--best_of
:设置采样时的候选数,默认为5
。--preferred_quality
:设置流质量选项,默认为audio_only
。--disable_vad
:禁用额外的语音活动检测。--direct_url
:直接传递 URL 给ffmpeg
,而不是使用streamlink
。--use_faster_whisper
:使用faster_whisper
实现。--faster_whisper_model_path
:设置faster_whisper
模型的路径。--faster_whisper_device
:设置faster_whisper
运行的设备,默认为cuda
。--faster_whisper_compute_type
:设置faster_whisper
的量化类型。
通过这些参数,你可以根据需要自定义脚本的运行方式。
6. 示例图片
由于无法直接插入图片,请参考项目文档中的截图或自行配置环境后进行操作。
通过以上步骤,你应该能够成功下载、安装并运行 Stream-Translator 项目。如果在安装过程中遇到任何问题,请参考项目的 GitHub 仓库中的文档或提交问题。
stream-translator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stream-translator
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考