AutoSubber is a powerful local tool that automatically generates timed subtitles for any video. It transcribes audio using OpenAI's Whisper and translates it using Facebook's M2M100, all running privacy-friendly on your own machine.
New: Now features a modern Web Interface for easy drag-and-drop usage!
- Web UI: Modern, dark-themed drag-and-drop interface.
- Audio Transcription: Accurate timestamps using Whisper.
- Multi-Language: Translates to/from 100+ languages.
- Formats: Outputs SRT subtitles, TXT transcripts, and video with embedded subtitles.
- GPU/CPU Support: Automatically detects CUDA for faster processing.
-
Clone the Repository:
git clone https://github.com/danielthejoker18/AutoSubber.git cd AutoSubber -
Install Dependencies: Requires Python 3.8+.
pip install -r requirements.txt pip install flask # Required for Web UINote: For GPU support, install PyTorch with CUDA:
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 -
Install FFmpeg:
- Mac:
brew install ffmpeg - Windows:
choco install ffmpeg - Linux:
sudo apt install ffmpeg
- Mac:
The easiest way to use AutoSubber.
- Start the Server:
python app.py
- Open Browser: Go to
http://localhost:5000 - Upload & Video: Drag your file, select languages/model, and click "Generate Subtitles".
For advanced users or automation.
python main.py <input_file> <output_video> <src_lang> <tgt_lang> [--srt-only]Example:
python main.py video.mp4 video_subbed.mp4 en ptAutoSubber uses Whisper for transcription (~99 languages) and M2M100 for translation (100 languages).
Common Codes:
en(English)pt(Portuguese)es(Spanish)fr(French)de(German)ja(Japanese) (See model documentation for full lists)
- Process Stuck?: Transcription is CPU-intensive. Use the "Tiny" or "Small" model in the Web UI if your computer is slow.
- FFmpeg Not Found: Ensure FFmpeg is installed and in your system PATH.
MIT License. Built with ❤️ by Daniel.
O AutoSubber é uma ferramenta local que gera legendas automáticas para vídeos. Ele transcreve o áudio usando o Whisper da OpenAI e traduz usando o M2M100 do Facebook, rodando com total privacidade na sua máquina.
Novo: Agora conta com uma Interface Web moderna de arrastar e soltar!
- Interface Web: Design moderno, tema escuro e fácil de usar.
- Transcrição de Áudio: Timestamps precisos com Whisper.
- Multi-Idioma: Traduz para mais de 100 idiomas.
- Formatos: Gera legendas SRT, texto TXT e vídeo com legenda embutida.
- Suporte GPU/CPU: Detecta automaticamente CUDA para processamento rápido.
-
Clone o Repositório:
git clone https://github.com/danielthejoker18/AutoSubber.git cd AutoSubber -
Instale as Dependências: Requer Python 3.8+.
pip install -r requirements.txt pip install flask # Necessário para a Interface WebNota: Para suporte a GPU, instale PyTorch com CUDA:
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 -
Instale FFmpeg:
- Mac:
brew install ffmpeg - Windows:
choco install ffmpeg - Linux:
sudo apt install ffmpeg
- Mac:
A maneira mais fácil de usar o AutoSubber.
- Inicie o Servidor:
python app.py
- Abra o Navegador: Acesse
http://localhost:5000 - Use: Arraste seu vídeo, escolha os idiomas/modelo e clique em "Generate Subtitles".
Para usuários avançados ou automação.
python main.py <arquivo_entrada> <video_saida> <idioma_origem> <idioma_destino> [--srt-only]Exemplo:
python main.py video.mp4 video_legendado.mp4 en ptO AutoSubber usa Whisper para transcrição (~99 idiomas) e M2M100 para tradução (100 idiomas).
Códigos Comuns:
en(Inglês)pt(Português)es(Espanhol)fr(Francês)de(Alemão)ja(Japonês) (Consulte a documentação dos modelos para listas completas)
- Processo Travado?: A transcrição consome muita CPU. Use o modelo "Tiny" ou "Small" na Interface Web se seu computador estiver lento.
- FFmpeg Não Encontrado: Certifique-se de que o FFmpeg está instalado e no PATH do sistema.
Licença MIT. Feito com ❤️ por Daniel.