ChickenRice – 一款强大的开源日语到中文转录工具

在视频和播客涵盖数十种语言的时代，能够准确、快速地自动生成字幕的能力可以为手工劳动节省数小时。ChickenRice（Faster‑Whisper‑TransWithAI）是一款即开即用的解决方案，可将日语音频或视频瞬间生成中文字幕（SRT、VTT、LRC）。它建立在极速的 Faster Whisper 引擎之上，并采用在 5 000 小时日语音频上训练的优化 日语‑中文 模型，提供业界领先的准确性。

关键特性

为什么选择 ChickenRice？

• 高准确度：自定义的日语‑中文模型在大量母语者音频数据上训练，确保翻译正确并善于处理上下文。
• 速度：Faster Whisper 在单遍中压缩解码能力，成为最快的 Whisper 替代方案。
• 灵活性：无论你拥有 RTX 3090 还是仅 CPU，都有相应的部署路径。
• 可扩展性：源代码干净、模块化 – 可调节 generation_config.json5 或加入自定义 VAD 模型。

快速安装指南

1. 先决条件
2. Windows 10/11（+ 可选 WSL 适用于 Linux）、Python 3.11+，以及 NVIDIA GPU 或 Modal 账号。

3. git、conda（或 pip）和 modal CLI。

4. 克隆仓库

   git clone https://github.com/TransWithAI/Faster-Whisper-TransWithAI-ChickenRice.git
   cd Faster-Whisper-TransWithAI-ChickenRice
   

5. 安装依赖

   conda env create -f environment-cuda118.yml    # 或 cuda122 / cuda128
   conda activate faster-whisper-cu118
   

   或者使用 pip install -r requirements.txt。

6. 下载模型

   python download_models.py  # 拉取 Whisper 与 VAD 模型
   

7. 本地运行

8. GPU（最佳性能）：. un(GPU).bat
9. CPU（降级）：. un(CPU).bat
10. 低显存 GPU：. un(GPU,低显存模式).bat
11. 仅翻译视频：. un(翻译视频)(GPU).bat

将你的视频/音频文件拖拽到对应的批处理文件上。

1. 云端推理（可选）

   modal token new   # 注册/续期 Modal 令牌
   modal run modal_infer.py   # 交互式提示将询问 GPU 类型、模型和文件
   

如需预构建可执行文件，请使用 modal_infer.exe。

1. 自定义输出 编辑 generation_config.json5 以调整 beam 大小、温度或启用 segment_merge 以生成更干净的字幕。

例如：

{
  "segment_merge": {"enabled": true, "max_gap_ms": 500, "max_duration_ms": 2000}
}

高级主题

使用 Modal 云端推理

• 为什么选择 Modal？ 无本地 GPU，或想在多任务上扩展。Modal 为你提供 T4 GPU 免费（每月最高 $30），并能自动管理扩容。
• 设置：完成 modal token new 后，你可以直接从命令行或使用 modal_infer.py 脚本启动作业。
• 费用：根据 GPU 类型，约 $0.02–$0.05/分钟。

批量处理与缓存

工具会自动识别已处理文件并跳过。这在大规模媒体库中尤为重要；仅需重新处理未处理的文件。

扩展模型工具包

你可以将日语‑中文翻译模型替换为任何 Whisper 检查点，或通过修改 infer.py 和环境 YAML 添加自定义 VAD 模型。

社区与支持

• 问题与拉取请求：访问 GitHub 仓库报告错误或提交改进。
• Telegram：加入 AI汉化组聊天，快速获得帮助与协作开发。
• 文档：仓库包含 README.md、使用说明.txt 和 RELEASE_NOTES_CN.md，提供详细指导。

最后思考

ChickenRice 不仅仅是一个转录脚本；它是一条面向 YouTuber、播客和研究人员的生产级流水线，能够快速、可靠地生成日语到中文字幕。借助 GPU 加速、无缝云端扩展和 MIT 许可，采用 ChickenRice 可以显著缩短手工字幕创建时间。

尝试一下，分叉仓库，做出贡献——社区在 AI 助手转录技术上的下一次突破仅在几行代码之遥！