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YouDub 是一个创新的开源工具，专注于将 YouTube 等平台的优质视频翻译和配音为中文版本。此工具融合了先进的 AI 技术，包括语音识别、大型语言模型翻译以及 AI 声音克隆技术，为中文用户提供具有原始 YouTuber 音色的中文配音视频。更多示例和信息，欢迎访问我的bilibili视频主页。你也可以加入我们的微信群，扫描下方的二维码即可。
- AI 语音识别：有效转换视频中的语音为文字。
- 大型语言模型翻译：快速且精准地将文本翻译成中文。
- AI 声音克隆：生成与原视频配音相似的中文语音。
- 视频处理：集成的功能实现音视频的同步处理。
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克隆仓库：
git clone https://github.com/liuzhao1225/YouDub.git
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安装依赖： 进入
YouDub目录并安装所需依赖：cd YouDub pip install -r requirements.txt如果出现
paddlespeech相关的依赖错误，可以访问 PaddleSpeech 官方网站 获取安装指南。默认安装为 CPU 版本的 PyTorch 如果你需要手动安装特定 CUDA 版本的 PyTorch，可以参考以下步骤： 首先，根据你的环境和 PyTorch 的版本，从 PyTorch 官方网站 获取适用的安装命令。例如，如果你的 CUDA 版本是 11.8，你可以使用如下命令安装 PyTorch：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
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环境设置
在运行程序之前，需要进行以下环境设置：
环境变量配置：将
.env.example文件改名为.env，并填入相应的环境变量。以下是需要配置的环境变量：OPENAI_API_KEY: OpenAI API 的密钥，一般格式为sk-xxx。MODEL_NAME: 使用的模型名称，如 'gpt-4' 或 'gpt-3.5-turbo'。对于翻译任务，使用 'gpt-3.5-turbo'足够了。'gpt-4'太贵了，一天干了我一百多刀。OPENAI_API_BASE: 如果你使用的是 OpenAI 官方的 API，可以将此项留空。如果你有自己部署的支持 OpenAI API 的大模型，可以填入相应的 OpenAI API 访问的 base_url。HF_TOKEN: 如果使用 speaker diarization 功能，需要提供你的 Hugging Face token，并同意 pyannote's speaker diarization agreement。HF_TOKEN可以在 Hugging Face 设置 中获取。APPID和ACCESS_TOKEN: 如果使用火山引擎的 TTS，需要提供火山引擎的 APPID 和 ACCESS_TOKEN，此项可能需要付费。
TTS 设置：如果不希望使用付费的火山引擎 TTS，可以在
main.py中将from youdub.tts_bytedance import TTS_Clone改为from youdub.tts_paddle import TTS_Clone，但这可能会影响生成效果。 -
运行程序： 使用以下命令启动主程序：
python main.py --input_folders /path/to/input1 /path/to/input2 --output_folders /path/to/output1 /path/to/output2 --diarize这个命令将会处理在
/path/to/input1和/path/to/input2路径下的视频文件，并将处理后的视频文件存储在/path/to/output1和/path/to/output2路径下。--diarize选项可以开启视频文件的声纹分割功能。请注意，
--input_folders和--output_folders参数都接受多个文件夹路径，每个路径之间用空格隔开。同时，输入文件夹和输出文件夹的数量必须相同，否则程序会报错。例如，如果你有两个输入文件夹和两个输出文件夹，你可以这样运行程序：
python main.py --input_folders /path/to/input1 /path/to/input2 --output_folders /path/to/output1 /path/to/output2如果你只有一个输入文件夹和一个输出文件夹，你可以这样运行程序：
python main.py --input_folders /path/to/input --output_folders /path/to/output如果你想在处理视频文件时开启声纹分割功能，你可以添加
--diarize选项：python main.py --input_folders /path/to/input --output_folders /path/to/output --diarize如果在从
huggingface下载模型时报错，你可以在.env文件中添加：HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
- 准备需要翻译的视频文件并放置于输入文件夹。
- 指定输出文件夹以接收处理后的视频。
- 系统将自动进行语音识别、翻译、声音克隆和视频处理。
目前，我们的 AI 语音识别功能是基于 Whisper 实现的。Whisper 是 OpenAI 开发的一款强大的语音识别系统，能够精确地将语音转换为文本。考虑到未来的效率和性能提升，我们计划评估并可能迁移到 WhisperX，这是一个更高效的语音识别系统，旨在进一步提高处理速度和准确度。
我们的翻译功能支持使用 OpenAI API 提供的各种模型，包括官方的 GPT 模型。此外，我们也在探索使用类似 api-for-open-llm 这样的项目，以便更灵活地整合和利用不同的大型语言模型进行翻译工作。
声音克隆方面，我们目前使用的是 Paddle Speech。虽然 Paddle Speech 提供了高质量的语音合成能力，但目前尚无法在同一句话中同时生成中文和英文。在此之前，我们也考虑过使用 Coqui AI TTS，它能够进行高效的声音克隆，但同样面临一些限制。
我们的视频处理功能强调音视频的同步处理，例如确保音频与视频画面的完美对齐，以及生成准确的字幕，从而为用户提供一个无缝的观看体验。
欢迎对 YouDub 进行贡献。您可以通过 GitHub Issue 或 Pull Request 提交改进建议或报告问题。
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