在日常学习生活中，许多有价值的资料都是非中文的，例如 Andrej Karpathy 推出的几个与大模型相关的视频，例如经久不衰的 MIT 6.824 分布式系统课程，这些视频系统地讲解了特定领域的知识，时长较长，往往从一小时起步。如果逐句翻译，将耗费大量时间。然而，随着大型模型技术的快速发展，我们可以利用这些技术来翻译和学习这些视频，使我们的学习之路更加顺畅。本文将介绍如何使用 Whisper、Ollama 和 FFmpeg 组建一套完善的非中文视频翻译流程。
whipser 是由 OpenAI 开源的一个基于大规模弱监督实现的语音识别工具，它支持识别超过一百种语言。
此外，Whisper 还可以翻译识别到的语言，但它仅支持将结果翻译为英文，无法满足我们对中文的需求。因此，我们需要借助 Ollama 对语音识别的结果进行进一步处理。
ollama 可以快速部署并运行大模型服务，支持几乎所有的主流大模型，让开发者可以像管理容器和镜像一样管理大模型，通过使用 ollama 部署智脑，Qwen 等大语言模型，我们可以将 Whisper 识别的字幕翻译为中文。
最后，我们使用 FFmpeg 这一视频处理软件，将字幕与原视频合并，实现流畅的观看体验。
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具体步骤
1. 使用 whipser 提取字幕
whisper 的安装和使用都很简单，首先执行下面的命令安装
pip install -U openai-whisper安装后，运行下面的命令即可从视频中提取 srt 格式的字幕
whisper video.mp4 --model turbo --language en --output_format srt详细解释下每个参数的作用：
video.mp4 即需要处理的视频
--model 参数指定使用什么模型，whisper 目前支持六种模型，分别是 tiny，base，small，medium，large 和 turbo，模型越大识别效果越好，但相应的识别速度也会更慢，但 turbo 模型不同，turbo 模型是 large 模型的优化版，它提供了与 large 模型相同的识别效果，并且识别速度是 large 模型的 8 倍，比 base 模型还要快，所以这里推荐使用 turbo 模型
--language 参数指定了视频的源语言是什么，即使不指定这个参数，whisper 也会智能识别出视频的语言。
--output_format 用来设置输出的文件为什么格式，目前支持 txt，vtt，srt，tsv 和 json，每种文件都有其对应的用途，我们只需要字幕，所以此参数只设置 srt 即可，若不设置这个参数，则输出所有格式的文件。
2. 使用 ollama 将字幕翻译为中文
输出结果如下图所示，有字幕索引，时间轴和字幕的具体内容。
接下来就需要处理这些英语字幕，我们可以选择各种翻译软件，也可以选择通过本地部署的大模型来翻译，在本文中，我们使用 ollama 部署的大模型来翻译这些字幕，这样做的原因如下：首先本地部署大模型保证了安全性、隐私性，其次通过大模型翻译可以有更高的灵活度，我们可以对翻译后的语气、专业词汇等做进一步调整。
我们选择 qwen2.5 32B 模型来进行翻译。国产模型对于中文有更好的处理效果。32B 模型是精确度和推理速度上比较适中的选择。
使用大语言模型翻译字幕时，需要注意以下几个关键点：
在翻译字幕时，如果将字幕文件整个输入到大模型进行推理，字幕索引和时间轴会对推理产生不利影响，并且如果字幕过大，也有可能超出模型的上下文长度限制，所以需要解析字幕文件，将字幕内容识别出，每句单独输入大模型。
要特别注意与字幕一同输入大模型的 prompt，大模型在微调时，往往会被要求有更“积极”的表现，所以在做翻译任务时，可能会输出除译文外其他的文本，这些文本可能是纠错的，也可能是解释字幕的。我们需要让大模型只输出译文，不输出其他文本。
基于上面的要求，优化后的代码如下：
import requests
import redef parse_srt(content):"""解析SRT文件内容，返回字幕块列表"""pattern = r'(\d+)\n(\d{2}:\d{2}:\d{2},\d{3} --> \d{2}:\d{2}:\d{2},\d{3})\n((?:.*?\n)*?)(?:\n|$)'matches = re.findall(pattern, content, re.MULTILINE)return matchesdef translate_text(text):"""调用Ollama API翻译单个文本"""prompt = """你是一个专业的翻译助手。请将以下英文翻译成中文。
要求：
1. 只输出翻译后的中文文本
2. 不要添加任何解释或额外的文字
3. 翻译要准确、自然、符合中文表达习惯英文文本：
"""data = {"model": "qwen2.5:32b","prompt": prompt + text.strip(),"stream": False}try:response = requests.post('http://{ollamaapi}/api/generate', json=data,timeout=60)response.raise_for_status()result = response.json()return result['response'].strip()except Exception as e:print(f"翻译出错: {str(e)}")return textdef translate_srt(input_file, output_file):# 读取SRT文件with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:content = f.read()# 解析字幕文件subtitle_blocks = parse_srt(content)# 准备输出内容output_content = ""# 逐块翻译total_blocks = len(subtitle_blocks)for i, block in enumerate(subtitle_blocks, 1):number = block[0]timestamp = block[1]text = block[2].strip()print(f"正在翻译第 {i}/{total_blocks} 条字幕...")translated_text = translate_text(text)print(translated_text)# 组装字幕块output_content += f"{number}\n{timestamp}\n{translated_text}\n\n"# 保存翻译结果with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:f.write(output_content)print(f"翻译完成！结果已保存到 {output_file}")if __name__ == "__main__":dir_path = "[1hr Talk] Intro to Large Language Models"input_file = f"{dir_path}/en.srt"output_file = f"{dir_path}/zh.srt"translate_srt(input_file, output_file)翻译后的字幕中文字幕如下；
3. 使用 ffmpeg 将字幕与视频合并
经过了前面的步骤，我们获得了英文和中文的字幕，这些字幕与视频是独立的。在视频播放时，需要手动关联才能看到字幕，增加了操作步骤，这时，我们可以使用 FFmpeg 将两个字幕合并到视频中，将三个文件合成为一个文件，实现流畅的观看体验。FFmpeg 是一个专业处理音视频的软件，几乎所有与视频相关的操作都可以使用它完成。
执行下面的命令合并视频与字幕
ffmpeg -i \[1hr\ Talk\]\ Intro\ to\ Large\ Language\ Models.mkv -i zh.srt -i en.srt -c:v copy -c:a copy -c:s srt -map 0 -map 1 -map 2 output.mkv参数解释：
-i \[1hr\ Talk\]\ Intro\ to\ Large\ Language\ Models.mkv 输入视频
-i zh.srt 输入中文字幕
-i en.srt 输入英文字幕
-c:v copy: 复制视频流，不重新编码，可以提升合并速度
-c:a copy: 复制音频流，不重新编码，可以提升合并速度
-c:s srt: 使用 srt 格式处理字幕
-map 0: 包含第一个输入文件(视频)的所有流
-map 1: 包含第二个输入文件(中文字幕)
-map 2: 包含第三个输入文件(英文字幕)
4. 最终结果
我们可以选择开启英文或中文字幕，也可选择两个字幕同时开启。帮助我们更好理解视频原意。
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继续优化
在使用 whisper 和 ollama 时，我们都可以使用 GPU 进行加速，速度可以提升几十上百倍。此时天纪TAI 平台就是最佳的选择，TAI 平台提供 P4，T4，L20，A100，H800 等多种计算资源，此外 TAI 平台还支持交互式建模、分布式训练、服务部署，弹性任务等多种任务类型，以实现多种 GPU 资源使用方式。
参考引用：
https://openai.com/index/whisper/
https://github.com/ollama/ollama
https://github.com/openai/whisper
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