Stream-Translator 项目下载及安装教程

Stream-Translator 项目下载及安装教程

stream-translator 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 venvconda 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:

  1. 克隆项目

    git clone https://github.com/fortypercnt/stream-translator.git
    cd stream-translator
    
  2. 安装依赖

    pip install -r requirements.txt
    
  3. 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 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

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