finesub

音视频一键转中文字幕,分离识别加润色

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 语音识别 🍴 复刻 7 🐛 待处理 3 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 104
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自行部署

项目预览

finesub 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类语音识别
开发团队caca2331
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自行部署
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Python
GitHub 星标★ 104
上线时间2026-07-24 00:00:00
代码更新2026-10-11
仓库体积19.7 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态较活跃
收录时间2026-11-04
浏览次数0

项目介绍

finesub 是一个面向中文音视频字幕生成的 Python 流水线工具,把从原始媒体到成品字幕的多个环节串成可配置的处理链。它先做人声分离,把背景音乐和噪声从对白中剥离,再用 VAD 切分语音片段并送入 ASR 识别,从而提升嘈杂素材的转写准确率。识别结果可选接入大模型进行纠错、翻译和基于知识库的润色,减少错别字、口语冗余和专有名词误写。项目以流水线方式组织各阶段,用户可按需开关模块,适合需要批量处理访谈、课程、播客、会议录音等中文内容的场景。当前星标约 104,属于早期项目,接口和配置可能随迭代调整,使用前建议先阅读文档并小规模试跑。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-04 · 当前星标 ★ 104

核心亮点

  • 把人声分离、VAD、ASR、LLM 纠错、翻译和知识润色串成完整流水线,减少手工拼接多个工具的麻烦
  • 针对中文场景设计,支持 LLM 纠错与知识辅助润色,能改善专有名词和口语化转写质量
  • 模块可配置,用户能按素材质量选择性开启人声分离或翻译等环节,兼顾效果与成本

不足之处

  • 项目处于早期,星标约 104,接口与配置项可能频繁变动,稳定性有待观察
  • 依赖 ASR 与 LLM 等外部服务或模型,实际效果和运行成本受所选后端影响较大

适用场景

  • 播客或访谈录音批量生成中文字幕
  • 在线课程与讲座视频的字幕制作
  • 会议录音转写并做术语纠错与润色

替代项目

whisper、funasr、buzz

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