BiliMuse

B 站深度定制的音乐下载器：歌词片段反查 + whisper 时间轴自动校准。

搜索歌名/歌手/歌词 → 选版本 → 下载纯音频 → 自动打标签 → 自动配歌词 → 自动校准时间轴 → 内嵌封面，一键闭环。

演示

▶ B 站观看宣传视频（83s，实机操作 + AI 旁白）

特性

两跳搜索：输入一句歌词（如「窗外的麻雀在电线杆上多嘴」）→ 网易云反查真实歌名 → B 站选版本
一键闭环：bilimuse get 搜索→选版本→下载→打标签→配歌词→校准→入库，全程结构化事件
多源元数据：咪咕优先 + 网易云兜底，统一打分选最优（歌名/歌手/时长/版本惩罚）；mutagen 打标签，webp 封面自动转 jpeg 内嵌
多源歌词：LRCLIB → 网易云 → B 站 AI 字幕降级；外文歌自动配中文译文（网易云双语逐行合并）
whisper 时间轴校准：语言自动检测（日语歌自动用日语识别）、锚点线性拟合治前留白、置信度过低自动回退不瞎改；信任优先——平台歌词结构健康或官方原曲时不跑 whisper（轻度失配只做线性缩放），whisper 结果经可信度校验（相似度/锚点一致性/时间轴合理性）才采用
三端界面：CLI / Textual TUI / Web（FastAPI + WebSocket 实时进度）
下载后维护：Web「已下载」历史视图 + 换歌词"后悔药"（重拉候选 → 可选校准 → 重写 .lrc + 重打标签）
决策模式：auto 零打扰（默认）/ ai LLM 辅助决策（低置信自动升级人工确认）/ confirm 关键决策人工确认（元数据/歌词/写入终审）
便携模式（安装默认）：config/db/日志全在项目 data/，整个文件夹拷走即用、不污染系统
模型管理：bilimuse model 检测/下载/切换，ModelScope 国内高速下载；TUI ctrl+m 综合管理面板
真实网络 E2E 测试集：34 条用例 + 5 首人工标注基准

安装

需要 Python 3.11+。

方式一：统一入口（推荐）

双击 bilimuse-start.cmd（Windows）/ 运行 ./bilimuse-start（Unix）——一个入口搞定「安装 → 配置 → 使用」：首次运行自动建 venv 装全量依赖、自动开启便携模式、自动打开配置向导，之后从菜单启动 TUI / Web / 命令行。

也可命令行安装：

# Windows
.\setup.ps1                  # 全量安装，默认便携模式（推荐）
.\setup.ps1 -Standard        # 标准模式（config/logs/db 放 %APPDATA%\bilimuse）
.\setup.ps1 -Lite            # 轻量模式（仅 m4a）
.\setup.ps1 -Mirror ""       # 使用官方 PyPI（默认清华镜像）

# Linux / macOS
./setup.sh                   # 全量安装，默认便携模式（推荐）
./setup.sh --standard        # 标准模式（config/logs/db 放 ~/.config/bilimuse）
./setup.sh --lite            # 轻量模式（仅 m4a）
MIRROR= ./setup.sh           # 使用官方 PyPI（默认清华镜像）

方式二：手动

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate        # Windows；Linux/macOS: source .venv/bin/activate
pip install -e .              # 轻量（m4a）
pip install -e ".[ffmpeg,align,tui,web,dev]"    # 全量（mp3/flac + TUI/Web + 歌词校准）

ffmpeg 说明：.[ffmpeg] 通过 PyPI 拉取 imageio-ffmpeg（~60MB 静态 ffmpeg，内含 libmp3lame），装完即用、不依赖系统环境、不经 GitHub。仅下载 m4a 可不装。

运行方式（四种任选）

方式	命令
统一入口（推荐）	双击 `bilimuse-start.cmd`（Win）/ `./bilimuse-start`（Unix）：安装→配置→TUI/Web 菜单；也支持 `bilimuse-start config\|tui\|web` 直达
一键 TUI	双击 `bilimuse-tui.cmd`（Win）/ `./bilimuse-tui`（Unix）
一键 Web	双击 `bilimuse-web.cmd`（Win）/ `./bilimuse-web`（Unix）：启动后浏览器打开 http://127.0.0.1:8000
项目目录命令	cmd: `bilimuse tui`；PowerShell: `.\bilimuse tui`；Unix: `./bilimuse.sh tui`
激活 venv	`.\.venv\Scripts\Activate.ps1` 后任意目录 `bilimuse`

快速开始

1. 配置（首次必做，向导免手编 json）：

bilimuse config          # 或双击 bilimuse-config.cmd / 统一入口首次运行自动打开

向导设置：下载目录 / 格式 / 歌词源 / 校准开关 / whisper 模型（检测到本地模型自动填路径）/ 扫码登录 B 站 / 代理。建议勾选扫码登录（降风控、提音质）。

2. 一键下载：

bilimuse get "窗外的麻雀 在电线杆上多嘴"    # 歌词片段 → 反查「七里香」→ B 站选版本 → 下载+打标签+配歌词校准
bilimuse get "周杰伦 晴天"                  # 歌名直搜，交互选版本
bilimuse get "周杰伦 晴天" --auto           # 自动选第一条（脚本化）
bilimuse get "晴天" --index 2               # 直接选第 2 条

3. 找到产物：downloads/ 下 <歌手> - <歌名>.m4a/.mp3 + 同名 .lrc 歌词侧车。

命令行速查

命令	说明
`bilimuse get <歌名/歌手/歌词> [--index N\|--auto] [--format m4a\|mp3\|flac] [--no-tag] [--no-lyric] [--align] [--force] [--mv] [--subtitle]`	一键闭环（推荐入口）
`bilimuse search <关键词> [--limit N]`	搜索 B 站版本（Bing 联想自动纠错）
`bilimuse info <BV号>`	查看视频详情 / 分 P
`bilimuse download <BV号> [--page N] [--format m4a\|mp3\|flac] [--no-tag] [--no-lyric] [--align] [--force] [--mv] [--subtitle]`	下载单曲（`--mv` 下载视频合流 mp4；`--subtitle` 附校准歌词 .srt 字幕）
`bilimuse tag <音频文件> [-q 关键词]`	按网易云反查为已有音频打标签
`bilimuse list-downloads`	下载历史
`bilimuse login` / `bilimuse logout`	B 站扫码登录 / 退出（降风控、提音质）
`bilimuse config`	交互式配置向导
`bilimuse model list`	检测本地/HF 缓存模型 + 配置解析
`bilimuse model download small [--source modelscope\|hf] [--no-set]`	下载 whisper 模型
`bilimuse model set small\|<本地路径>`	设置 whisper_model
`bilimuse portable on\|off`	便携模式开关（on 时迁移现有配置）
`bilimuse doctor [--network]`	环境诊断 + 数据源连通性探测
`bilimuse tui`	Textual 交互式界面
`bilimuse web [--host 0.0.0.0] [--port 9000]`	Web 界面

get/search 支持歌词片段搜索：输入一句歌词，自动经网易云反查真实歌名（含原唱歌手信号），再去 B 站选版本；搜索前 Bing 联想自动纠错（打错歌名静默救回）。

MV 下载与字幕

下载 MV：bilimuse get/download --mv（或 Web 预览卡片「下载 MV」）→ 视频流+音频流 ffmpeg 合流 mp4（清晰度自动最高，需 ffmpeg，pip install -e ".[ffmpeg]"）。
字幕：--mv --subtitle（或 Web 字幕开关）→ 生成 .srt 侧车。字幕时间轴 = 歌词 whisper 校准结果（MV 音频轨与音频版同流，零额外 ASR）；无歌词时 B 站 AI 字幕兜底。
音频与 MV 去重独立（downloads.db 按 kind 隔离），互不占位。

决策模式（auto / ai / confirm）

下载过程中「匹配哪首元数据、用哪个源的歌词、校准后的歌词是否写入」三个决策点，由 mode 决定谁拍板：

模式	行为	适用
`auto`（默认）	全自动，零打扰（现状行为）	日常批量
`ai`	LLM 决策（结构化 JSON），置信度低于阈值时自动升级弹窗问你；无 key/失败降级 auto	想要省心又要有保障
`confirm`	每个决策点弹窗确认，弹窗默认项 = AI 建议（有 key 时）	追求精确

LLM 免费：内置厂商预设（默认智谱 GLM-4-Flash，永久免费、国内直连，bilimuse config 向导或 TUI 面板里引导注册拿 key）；也支持 DeepSeek（低价备选）/硅基流动/百炼/任意 OpenAI 兼容端点（含聚合网关）。
三端一致：confirm/ai 模式在 CLI（input 交互）、TUI（弹窗）、Web（弹窗，WS 双向回传）行为对齐；ai 低置信或无 key 时升级弹窗人工确认。
Web 端评审弹窗：任务下载到决策点时弹出（元数据候选/歌词候选/写入终审，含歌词双栏对比），选项点击即回传，可「跳过（默认）」；多任务并发评审排队依次处理。
confirmation_threshold（默认 60）：AI 置信度低于此值才升级人工确认。
CLI 下 --auto 或非交互（管道/CI）自动跳过评审 = auto 行为；Esc（TUI）/Ctrl+D（CLI）同样选默认。

歌词时间轴校准（差异化能力）

下载后自动配歌词并校准时间轴：

多源歌词降级：LRCLIB → 网易云 → B 站 AI 字幕（需登录兜底）；外文歌自动反查网易云双语（原句 + 中文译文逐行交替）。
信任优先校准（v1.1）：
1. 结构健康判定：时间戳单调、跨度覆盖音频主体、行距合理 → 平台歌词可信（LRCLIB/网易云对官方原曲是 CD 精确同步）；
2. 官方原曲（UP 主/标题含「官方/Official」）：直接信任原样保存，不跑 whisper、不线性压缩（片头/片尾留白是视频特性）；
3. 轻度失配（末行偏差 ≤30s 或 20%）：线性缩放修正，同样不跑 ASR；
4. 强制对齐：仅当源歌词结构损坏（乱序/只覆盖前段/行距异常）或重度失配时才跑 lyric-align（whisper 转写 + 字符级模糊锚定）——翻唱/视频变速等原词能对上但时间轴不对的场景是主战场。
语言自动检测：假名→日语、谚文→韩语、汉字→中文……日语歌自动用日语识别（硬编码 zh 会让匹配率从 96% 掉到 32%）。
智能回退：whisper 对齐结果经可信度校验（匹配行平均相似度 ≥0.55、锚点偏移 MAD ≤5s、输出时间轴单调且在音频范围内），不达标降级锚点线性拟合（align_offset，治官方 MV 前留白），再不过保留原歌词并警告——宁回退不瞎改。
进度可见：校准流式输出步骤（转写中/分段/匹配阈值/对齐行数/wrote out.json）。

whisper 模型管理

whisper_model 支持模型名或本地目录路径。国内推荐 ModelScope 下载后填本地路径：

bilimuse model list                        # 检测 models/ + HF 缓存
bilimuse model download small              # ModelScope 下载到 models/faster-whisper-small（默认写入配置）
bilimuse model download large-v3-turbo --source hf   # 或走 HF 镜像
bilimuse model set models/faster-whisper-small       # 手动切换

模型档位：tiny/base/small/medium/large-v3-turbo（small 约 460MB，够用；更大更准更慢）。
更准但更慢可用 medium/large-v3-turbo；混音重伴奏歌可装 pip install -e ".[separate]" 并设 "vocal_separate": true（Demucs 人声分离，需 torch）。

Web 界面

浏览器操作，适合批量/服务化。

1. 安装 Web 依赖：

pip install -e ".[web]"        # fastapi / uvicorn / websockets

2. 启动：

bilimuse web                # 默认 http://127.0.0.1:8000
bilimuse web --port 9000    # 换端口
bilimuse web --host 0.0.0.0 # 局域网其他设备访问

（cmd 下：.\bilimuse web；Unix：./bilimuse.sh web）

3. 浏览器打开 http://127.0.0.1:8000

首次使用：自动弹出引导（下载目录/格式），可跳过；登录/模型/更多配置在「设置」「模型」页
搜索：输入歌名 / 歌手 / 歌词片段（如「窗外的麻雀在电线杆上多嘴」）回车 → 结果表显示来源（歌词反查/直接）、BV 号、时长、播放量、UP 主、标题
预览：点击结果行 → 右侧显示封面并自动播放（B 站官方播放器）；当前行高亮，可收起；「下载这首歌」/「下载 MV」（可勾选字幕）
批量下载：勾选多首（或全选）→「加入队列」→ 右侧队列面板实时显示每首状态（排队/下载中/完成/失败/连接中断）、进度条、来源与校准信息；可单独取消任务。任务完成/取消即从队列消失（toast 保留），失败任务保留可重试
已下载视图：「已下载」页 = 跨会话持久下载历史，行内「换歌词」打开候选弹窗（来源 radio + 歌词预览 + 可选校准）→ 应用后重拉候选防陈旧、重写 .lrc 并重打标签（"后悔药"）
搜索联想：输入后自动 Bing 纠错（打错歌名静默替换 + toast），结果上方「你可能想搜」建议条可点击重搜
设置页：下载目录/格式/歌词源/校准开关/决策模式/LLM（key 掩码显示，留空不覆盖）/代理等全字段编辑
扫码登录：设置页「扫码登录 B 站」→ 弹窗显示二维码 → 手机确认后自动写入登录态（提升音质、降风控）
模型页：检测本地/HF 缓存模型、下载 whisper 模型（ModelScope/HF，进度入队列）、设置 whisper_model
顶部信息栏：Python 版本、登录态、lyric-align/模型状态、已检测模型
并发：单连接内最多 2 个任务并行，其余排队；断线自动重连

4. HTTP API（可脚本化）

接口	说明
`GET /api/search?q=晴天&limit=10`	两跳搜索（含歌词反查）
`GET /api/doctor`	环境 + 模型解析 + 检测列表 + `configured`（是否已配置）
`GET /api/config` / `POST /api/config`	读取（敏感字段掩码）/ 更新配置（白名单校验，空 key 不覆盖）
`GET /api/login/qrcode`	扫码登录二维码（SVG data URI）
`GET /api/login/poll?key=`	轮询登录态（waiting/scanned/expired/success；成功写入 sessdata）
`GET /api/suggest?q=`	搜索联想/纠错（Bing，免费无 key）：`{corrected, suggestions}`
`GET /api/model` / `POST /api/model/set`	模型信息 / 设置 whisper_model
`POST /api/lyric/candidates`	换歌词：候选歌词列表（按路径反查，重拉防陈旧）
`POST /api/lyric/apply`	应用候选歌词（可选校准）→ 写 `.lrc` 侧车 + 重打标签
`WS /ws/download`	WebSocket 多任务：`{"cmd":"start","id","bvid","page","format","mv","subtitle"}`（旧协议兼容为 start）/ `{"cmd":"cancel","id"}` / `{"cmd":"model_download","id","size","source"}` → 事件带 `task` 字段（`stage`/`progress`/`meta`/`lyric`/`warning`/`result`/`error`/`cancelled`）

提示：首次使用先 bilimuse config 向导里登录 B 站并配置本地 whisper_model，Web 端直接生效；下载产物默认在 downloads/。

TUI 界面

Textual 交互式终端界面（pip install -e ".[tui]"）：

bilimuse tui

输入歌名/歌词搜索 → 结果表选中回车下载 → 进度条 + 阶段状态实时显示
ctrl+m 打开综合管理面板：whisper 模型 list/download/set（带进度）、LLM 预设一键填充/配置、常规配置（下载目录/格式/歌词源/校准开关），保存即生效
mode=confirm 时下载过程弹出评审弹窗（元数据候选/歌词候选/写入前终审），↑↓ 选择、Enter 确认、Esc 选默认
Windows 中文输入：需在 Windows Terminal 中运行（conhost 不支持 IME）；偶发打不出中文是系统级 IME 间歇 bug，切换输入法（Win+空格）或重启终端即可恢复；持续失效可在 WT 设置 profiles.defaults 加 "experimental.win32InputMode": true

配置

配置文件位于 data/config.json（便携模式，默认）或 %APPDATA%\bilimuse\config.json（Windows）/ ~/.config/bilimuse/config.json（Linux/macOS）：

{
  "download_dir": "downloads",
  "format": "m4a",
  "sessdata": "",
  "buvid3": "",
  "proxy": "",
  "ffmpeg_path": "",
  "ua": "Mozilla/5.0 ...",
  "filename_template": "{artist} - {title}.{ext}",
  "lyric_sources": ["lrclib", "netease", "bilibili"],
  "search_lyric_lookup": true,
  "translation_enabled": true,
  "align_enabled": true,
  "whisper_model": "small",
  "whisper_language": "zh",
  "vocal_separate": false,
  "log_level": "INFO",
  "hf_mirror": "https://hf-mirror.com",
  "mode": "auto",
  "confirmation_threshold": 60,
  "llm_base_url": "",
  "llm_api_key": "",
  "llm_model": ""
}

字段	说明
`download_dir`	下载目录
`format`	输出格式 `m4a`（直拷，免 ffmpeg）/ `mp3` / `flac`（需 ffmpeg；flac 仅当源为 VIP 无损流）
`sessdata`	B 站登录 cookie（`bilimuse login` 扫码写入），提升音质、降风控、解锁 AI 字幕歌词兜底
`buvid3`	B 站匿名设备标识（自动维护）
`proxy`	需要代理访问 B 站时填写
`ffmpeg_path`	显式指定系统 ffmpeg，优先于内嵌版本
`filename_template`	文件名模板，默认 `{artist} - {title}.{ext}`
`lyric_sources`	歌词源降级顺序
`search_lyric_lookup`	搜索时是否经网易云按歌词正文反查歌名（默认开，歌词片段搜索的关键）
`translation_enabled`	外文歌自动配中文译文（网易云 tlyric 双语合并，默认开）
`align_enabled`	歌词时间轴校准（默认开；关则只做快速校准）
`whisper_model`	模型名或本地目录路径（ModelScope 下载后填路径）
`whisper_language`	ASR 语言兜底（自动检测失败时用，默认 `zh`）
`vocal_separate`	是否 Demucs 人声分离（需 `.[separate]`，混音重伴奏歌更准）
`log_level`	日志级别 `DEBUG/INFO/WARNING/ERROR`（默认 `INFO`）
`hf_mirror`	HuggingFace 镜像（默认 `hf-mirror.com`）
`mode`	决策模式 `auto`/`ai`/`confirm`（默认 `auto`，见上文「决策模式」）
`confirmation_threshold`	AI 低置信升级人工的阈值 0-100（默认 60）
`llm_base_url`	LLM 端点（留空 = 默认预设智谱 GLM-4-Flash）
`llm_api_key`	LLM API key（敏感，不落日志；`doctor` 只显示已配置/未配置）
`llm_model`	LLM 模型名（留空 = 预设 `glm-4-flash`）

环境变量：MUSICALBILI_CONFIG_DIR（指定配置目录，优先级最高）、MUSICALBILI_PORTABLE=1（一次会话便携）、MUSICALBILI_LOG_LEVEL（覆盖日志级别）。

便携模式

安装默认开启（setup / 统一入口自动创建 .portable）：config.json/downloads.db/logs/ 全部落在项目内 data/，连同 downloads/、models/、.venv/ 都在项目目录里——整个文件夹拷走即用、即用即下即删即走，不污染系统环境。

bilimuse portable on     # 手动开启：创建 .portable，并把现有配置(含登录态)复制到 data/
bilimuse portable off    # 关闭：删除 .portable（数据保留在 data/）
bilimuse doctor          # 查看当前 模式(便携/标准) + 配置目录

不想要便携：安装时用 setup.ps1 -Standard / setup.sh --standard；或装后 bilimuse portable off。
也可用环境变量 MUSICALBILI_PORTABLE=1（一次会话）触发。
.portable 标记文件随目录走：拷到别处仍保持便携。

日志与状态显示

日志文件：<配置目录>/logs/bilimuse.log（1MB×3 滚动；便携 data/logs，标准 %APPDATA%\bilimuse\logs 或 ~/.config/bilimuse/logs）。
统一状态通道：CLI/TUI/Web 三端动态显示「系统在做什么」——搜索（含歌词反查）、解析元数据（按源：咪咕/网易云）、获取歌词（按源：LRCLIB/网易云/B 站字幕）、下载进度、whisper 校准（步骤级）、配置向导（等待输入/已设置）。同一条状态同时写入日志，方便排查。
排查：bilimuse doctor 显示日志路径；部署问题看 setup.log。

AI 集成（MCP + Skill）

AI 助手可直接驱动 BiliMuse 搜索与下载（零额外依赖）：

启动 MCP server：bilimuse mcp（stdio，换行分隔 JSON，无网络端口）。工具：search / info / get / download / list_downloads / config_get / config_set / doctor / model_list / model_download / model_set / suggest（12 个，映射现有服务，get/download 走一键闭环）。
Skill 文档：.claude/skills/bilimuse/SKILL.md（Claude Code 技能形态，含工具表与两跳搜索示例）。
示例：search 歌词片段 → get 取版本 → 返回本地文件路径与元数据摘要。

测试

python -m pytest tests -q            # 单元/集成（205 例，e2e 默认排除）
python -m ruff check bilimuse tests  # Lint

真实网络 E2E 集（tests/e2e/，34 条用例，YAML 驱动，机器校验 + 人工评审双轨）：

python tests/e2e/run_testset.py                  # 全套（真实下载链路）
python tests/e2e/run_testset.py --only C01,C05   # 指定用例
python tests/e2e/run_testset.py --no-align       # 关 whisper 校准（快速冒烟）
python tests/e2e/run_testset.py --config-dir <dir>   # 隔离配置目录（含 sessdata/模型，避免污染真实配置）
python tests/e2e/align_bench.py                  # 校准基准：whisper 对齐 vs gold/ 人工标注，算中位误差
pytest -m e2e                                    # 或以 pytest 运行（需真实网络）

用例矩阵覆盖：中文经典 / 歌词片段反查 / 日英粤韩 / 格式（m4a/mp3/flac）/ 边界异常 / 校准专项 / Web 三端。
校准判定：中位误差 ≤1.5s 优、≤3.0s 通过、>3.0s 失败。详见 tests/e2e/README.md。

项目结构

bilimuse/
├─ cli.py            # typer CLI 入口 + 配置向导 + model/portable 子命令
├─ config.py         # 配置加载/保存；便携模式单一枢纽 default_config_dir()
├─ db.py             # SQLite 下载历史（bvid+cid 去重）
├─ logging_setup.py  # 文件滚动日志 + console WARNING（filter 排除状态通道）
├─ status.py         # 统一状态通道 emit（日志 + UI 双写）
├─ models.py         # SongMeta / Lyric 数据模型
├─ providers/        # bilibili.py（Wbi 签名/搜索双端点/playurl/AI 字幕）、meta.py（咪咕→网易云）
├─ services/         # search.py（两跳）pipeline.py（事件化闭环）download.py tagger.py lyric.py aligner.py auth.py
├─ tui.py            # Textual 交互式界面
├─ web.py            # FastAPI + WebSocket（复用 pipeline 事件）
└─ web/static/       # 原生单页前端（零构建）

tests/               # 单元/集成测试
tests/e2e/           # 真实网络 E2E 集（cases.yaml + run_testset.py + align_bench.py + gold/）

License

本项目采用 GPL-3.0-or-later（见 LICENSE）。

许可说明：

核心依赖 mutagen（打标签）为 GPL-2.0-or-later，故本项目需 GPL 兼容；其余依赖（httpx BSD-3 / pydantic / typer / textual / fastapi / lyric-align / faster-whisper 等 MIT）均兼容 GPL-3.0。
可选 [ffmpeg] extra 内嵌的 ffmpeg（imageio-ffmpeg）含 GPL 组件，若未来打包独立可执行文件分发，需按 GPL 附带源码与许可声明。

项目文档

需求与调研：idea.md ｜技术方案：PLAN.md ｜开发日志：docs/devlog ｜ E2E 测试集：tests/e2e/README.md

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.claude/skills/bilimuse		.claude/skills/bilimuse
bilimuse		bilimuse
docs/devlog		docs/devlog
scripts		scripts
tests		tests
.gitignore		.gitignore
AGENTS.md		AGENTS.md
LICENSE		LICENSE
PLAN.md		PLAN.md
README.md		README.md
bilimuse-config		bilimuse-config
bilimuse-config.cmd		bilimuse-config.cmd
bilimuse-start		bilimuse-start
bilimuse-start.cmd		bilimuse-start.cmd
bilimuse-tui		bilimuse-tui
bilimuse-tui.cmd		bilimuse-tui.cmd
bilimuse-web		bilimuse-web
bilimuse-web.cmd		bilimuse-web.cmd
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