animesub 1.0.2

Инструмент для автоматического создания субтитров для аниме

AnimeSub

Инструмент для автоматического создания субтитров из видео- или аудиофайлов.
Оптимизирован для японского языка (подходит для аниме, интервью и т.п.).

---

⚡ Быстрый старт

Локальный файл → субтитры:

animesub -i input_file.mp4

YouTube → субтитры:

animesub -u "https://youtube.com/watch?v=XXXX"

Запуск в Colab

---

📦 Установка

Из PyPI:

pip install animesub

💡 Для работы на CUDA желательно поставить torch и torchaudio под свою версию CUDA:

pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

Не забудьте установить ffmpeg и demucs:

conda install ffmpeg -c conda-forge
pip install demucs

---

🚀 Использование

Локальный файл

animesub -i input_file.mp4

Создаст input_file.srt в текущей папке.

Скачивание по URL (YouTube и др.)

animesub -u "https://youtube.com/watch?v=XXXX"

Сохранит результат в output.srt.

---

🔧 Аргументы CLI

Аргумент	Описание
-i, --input_file	Путь к локальному видео или аудио
-u, --url	URL видео/аудио (YouTube)
-o, --output	Путь к выходному .srt (по умолчанию: <имя_файла>.srt или output.srt для URL)
-m, --model	Модель ASR: tiny, base, small, medium, large, large-v2, large-v3,kotoba-faster, kotoba-whisper, kotoba-whisper-v2.2, kotoba-faster (по умолчанию: small)
-d, --device	cpu или cuda (по умолчанию определяется автоматически)
--demucs-model	Модель сепарации вокала: htdemucs или mdx_extra_q (по умолчанию: htdemucs)
--merge-silence	Максимальная пауза между VAD-сегментами для объединения (по умолчанию: 0.6)

---

📌 Примеры

CPU + base модель

animesub -i input.mp3 -m base -d cpu

Kotoba-модель с кастомной паузой

animesub -i anime.mkv -m kotoba-whisper-v2.2 --merge-silence 0.8 -d cuda

С YouTube

animesub -u "https://youtube.com/watch?v=XXXX" -m kotoba-faster -d cuda

С указанием файла вывода

animesub -i episode.mp4 -o subs/episode01.srt

---

🎯 Как работает

1. Отделение вокала (Demucs)
2. Детекция речи (Silero VAD)
3. Транскрипция (Whisper или Kotoba-Whisper)
4. Пунктуация (XLM-RoBERTa через punctuators)
5. Экспорт в .srt с форматированием

---

🛠️ Использование как библиотеки

from AnimeSub.main_logic import process_audio

process_audio(
    input_path="video.mp4",
    output_path="subs.srt",
    model_name="kotoba-whisper-v2.2",
    device="cuda",
    merge_silence=0.6
)

---

📜 Лицензия

MIT

---

👤 Автор

Ivan Tyumentsev 📧 [e-mail] 🔗 GitHub