diff --git a/package.json b/package.json index 9c5c75b..c55ca64 100644 --- a/package.json +++ b/package.json @@ -25,7 +25,8 @@ "AutoSubv2": { "name": "AI字幕自动生成(v2)", "description": "使用whisper自动生成视频文件字幕,使用大模型翻译字幕成中文。", - "version": "1.2", + "labels": "字幕", + "version": "2.1", "icon": "autosubtitles.jpeg", "author": "TimoYoung", "level": 1, @@ -33,7 +34,9 @@ "history": { "v1.0": "first stable version", "v1.1": "优化字幕翻译逻辑，优化日志输出", - "v1.2": "fix openai_proxy打开时,翻译失败的问题,优化日志输出" + "v1.2": "fix openai_proxy打开时,翻译失败的问题,优化日志输出", + "v2.0": "1.引入任务队列 2.支持监听媒体入库自动生成字幕 3.增加任务状态展示界面", + "v2.1": "支持清除历史记录" } }, "CustomSites": { diff --git a/plugins/autosubv2/README.md b/plugins/autosubv2/README.md index 603d212..2dd8981 100644 --- a/plugins/autosubv2/README.md +++ b/plugins/autosubv2/README.md @@ -13,65 +13,72 @@ - 支持批量翻译以提高效率 - 支持使用滑动窗口配置上下文提高翻译连贯性 - 支持多种字幕提取语言偏好设置 +- 支持监听媒体入库事件自动执行字幕生成 +- 支持手动触发字幕生成任务 +- 支持任务队列机制，确保并发安全 +- 支持任务状态列表展示（等待中 / 进行中 / 已完成 / 失败） ## 配置说明 ### 基础配置 -| 配置项 | 说明 | 默认值 | -|--------|------|--------| -| 立即运行一次 | 保存配置后是否立即执行一次任务 | 否 | -| 本地字幕提取策略 | 设置字幕提取的优先级策略 | 优先原音字幕 | -| 翻译为中文 | 是否在需要时使用大模型将字幕翻译成中文 | 是 | -| 发送通知 | 是否发送任务执行通知 | 否 | +| 配置项 | 说明 | 默认值 | +|----------|------------------------|--------| +| 启用插件 | 是否启用插件 | 否 | +| 清除历史记录 | 清除已完成的任务记录（完成、跳过或失败） | 否 | +| 媒体入库自动执行 | 监听到媒体入库事件后自动执行字幕生成 | 是 | +| 手动执行一次 | 保存配置后立即执行一次任务 | 否 | +| 发送通知 | 是否发送任务执行通知 | 否 | +| 文件大小（MB） | 最小处理的视频文件大小，小于该值的文件不处理 | 10 | +| 字幕源语言偏好 | 设置字幕提取的优先级策略 | 优先原音字幕 | +| 翻译为中文 | 是否使用大模型将字幕翻译成中文 | 是 | -### ASR配置 +### ASR配置（语音识别） -| 配置项 | 说明 | 默认值 | -|--------|------|--------| -| 允许从音轨提取字幕 | 是否允许从视频音轨中提取字幕 | 是 | -| ASR引擎 | 语音识别引擎 | faster-whisper | -| 模型 | 使用的模型大小 | base | -| 使用代理下载模型 | 是否使用代理下载模型 | 是 | +| 配置项 | 说明 | 默认值 | +|---------------------|------------------|------| +| 允许从音轨提取字幕 | 是否允许从视频音轨中提取字幕 | 是 | +| faster-whisper 模型选择 | 使用的 Whisper 模型大小 | base | +| 使用代理下载模型 | 是否使用代理下载模型 | 是 | ### 翻译配置 -| 配置项 | 说明 | 默认值 | -|--------|------|--------| -| 启用批量翻译 | 是否启用批量翻译以提高效率 | 是 | -| 每批翻译行数 | 每批处理的字幕行数 | 20 | -| 上下文窗口大小 | 翻译时考虑的上下文行数 | 5 | -| llm请求重试次数 | 翻译失败时的重试次数 | 3 | +| 配置项 | 说明 | 默认值 | +|-----------|----------------------|-----| +| 启用批量翻译 | 是否启用批量翻译以提高效率 | 是 | +| 每批翻译行数 | 每批处理的字幕行数 | 20 | +| 上下文窗口大小 | 翻译时考虑的上下文行数 | 5 | +| LLM请求重试次数 | 翻译失败时的重试次数 | 3 | +| 翻译英文时合并整句 | 对英文字幕先合并单词再翻译，提升翻译质量 | 否 | -### 其他配置 - -| 配置项 | 说明 | 默认值 | -|--------|------|--------| -| 媒体路径 | 要处理的媒体文件或文件夹绝对路径，每行一个 | 空 | -| 文件大小（MB） | 最小处理文件大小 | 10 | +### 手动运行配置 +| 配置项 | 说明 | 默认值 | +|------|-----------------------|-----| +| 媒体路径 | 要处理的媒体文件或文件夹绝对路径，每行一个 | 空 | ## 字幕提取策略说明 + 字幕提取优先级：外挂字幕 > 内嵌字幕 > 音轨识别 字幕提取策略的选择主要取决于视频源语言和大模型的翻译能力。对于包含多语言字幕的非英语视频，建议根据以下原则选择策略： 1. 仅英文字幕 - - 仅使用英文字幕作为翻译源 - - 当视频无英文字幕时，使用ASR提取 - - 适用于大模型仅支持中英互译的场景 + - 仅使用英文字幕作为翻译源 + - 当视频无英文字幕时，使用ASR提取 + - 适用于大模型仅支持中英互译的场景 2. 优先英文字幕 - - 优先使用英文字幕作为翻译源 - - 无英文字幕时，使用其他语言字幕 - - 当所有字幕都不存在时，使用ASR提取 - - 适用于大模型在英译中任务上表现更好的场景 + - 优先使用英文字幕作为翻译源 + - 无英文字幕时，使用其他语言字幕 + - 当所有字幕都不存在时，使用ASR提取 + - 适用于大模型在英译中任务上表现更好的场景 3. 优先原音字幕 - - 优先使用视频原始语言的字幕 - - 无原音字幕时，使用英文字幕 - - 当所有字幕都不存在时，使用ASR提取 - - 适用于大模型支持多语言翻译且翻译质量较好的场景 + - 优先使用视频原始语言的字幕 + - 无原音字幕时，使用英文字幕 + - 当所有字幕都不存在时，使用ASR提取 + - 适用于大模型支持多语言翻译且翻译质量较好的场景 ## 注意事项 @@ -79,10 +86,13 @@ 2. 首次使用音轨识别功能时，会自动从HuggingFace下载模型。开启"使用代理下载模型"选项会使用MP配置的代理。 3. 媒体路径支持单个文件或文件夹的绝对路径。选择文件夹时会递归处理其中的所有视频文件，外挂字幕将从媒体文件同级目录中查找 4. 批量翻译通过一次处理多行字幕来减少API调用次数，提高效率。如果翻译结果与原文行数不匹配，系统会自动降级为逐行翻译 -5. 上下文窗口大小和批量翻译行数需要根据大模型的推理能力来调整。当模型能力不足时，过大的批量或上下文窗口可能会影响翻译质量 +5. 上下文窗口大小和批量翻译行数需要根据大模型的推理能力来调整。当模型能力不足时，过大的批量或上下文窗口可能会影响翻译质量 6. 翻译后的中文字幕会打上“机翻”标签。 +7. 插件运行时会启动一个后台线程用于消费任务队列，插件关闭时会清空队列并终止当前任务。 + ## todo -- 监听媒体入库事件自动调用字幕生成 -- 任务完成后调用媒体库刷新 -- 历史任务管理与展示 \ No newline at end of file + +- 独立的大模型调用 +- 工作流/api接口 +- 任务完成后调用媒体库刷新 \ No newline at end of file diff --git a/plugins/autosubv2/__init__.py b/plugins/autosubv2/__init__.py index d636195..5eb8acf 100644 --- a/plugins/autosubv2/__init__.py +++ b/plugins/autosubv2/__init__.py @@ -1,7 +1,5 @@ import copy import os -import re -import subprocess import tempfile import time import traceback @@ -11,27 +9,53 @@ from typing import Tuple, Dict, Any, List from threading import Event import iso639 import psutil -import pytz import srt -from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler from lxml import etree - +from dataclasses import dataclass +from enum import Enum +import queue +import threading +from uuid import uuid4 from app.core.config import settings +from app.core.context import MediaInfo +from app.core.event import eventmanager, Event as MPEvent +from app.schemas import TransferInfo +from app.schemas.types import NotificationType, EventType from app.log import logger from app.plugins import _PluginBase from app.utils.system import SystemUtils from plugins.autosubv2.ffmpeg import Ffmpeg -from plugins.autosubv2.translate.openai import OpenAi -from app.schemas.types import NotificationType +from plugins.autosubv2.translate.openai_translate import OpenAi -# todo -# 监听入库事件，自动调用翻译 - class UserInterruptException(Exception): """用户中断当前任务的异常""" pass + +class TaskSource(Enum): + MANUAL = "manual" + EVENT = "event" + + +class TaskStatus(Enum): + PENDING = "pending" + IN_PROGRESS = "in_progress" + COMPLETED = "completed" + IGNORED = "ignored" + FAILED = "failed" + + +@dataclass +class TaskItem: + task_id: str + video_file: str + source: TaskSource + add_time: datetime + status: TaskStatus = TaskStatus.PENDING + complete_time: datetime = None + + class AutoSubv2(_PluginBase): # 插件名称 plugin_name = "AI字幕自动生成(v2)" @@ -42,7 +66,7 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): # 主题色 plugin_color = "#2C4F7E" # 插件版本 - plugin_version = "1.2" + plugin_version = "2.1" # 插件作者 plugin_author = "TimoYoung" # 作者主页 @@ -54,202 +78,255 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): # 可使用的用户级别 auth_level = 2 - # 退出事件 - _event = Event() # 私有属性 + _tasks: Dict[str, TaskItem] = None + _task_queue = None + _consumer_thread = None + _current_processing_task = None _running = False - # 语句结束符 - _end_token = ['.', '!', '?', '。', '！', '？', '。"', '！"', '？"', '."', '!"', '?"'] - _noisy_token = [('(', ')'), ('[', ']'), ('{', '}'), ('【', '】'), ('♪', '♪'), ('♫', '♫'), ('♪♪', '♪♪')] - - def __init__(self): - super().__init__() - # ChatGPT - self.openai = None - self._openai_key = None - self._openai_url = None - self._openai_proxy = None - self._openai_model = None - self._scheduler = None - self.process_count = None - self.fail_count = None - self.success_count = None - self.skip_count = None - self.faster_whisper_model_path = None - self.faster_whisper_model = None - self.asr_engine = None - self.send_notify = None - self.additional_args = None - self.enable_asr = None - self.translate_zh = None - self.whisper_model = None - self.whisper_main = None - self.file_size = None - self.enable_batch = None - self.batch_size = None - self.context_window = None - self.max_retries = None - self._proxy = None - self._translate_preference = None + _event = Event() + _enabled = None + _clear_history = None + _listen_transfer_event = None + _send_notify = None + _translate_preference = None + _run_now = None + _path_list = None + _file_size = None + _translate_zh = None + _openai = None + _enable_batch = None + _batch_size = None + _context_window = None + _max_retries = None + _enable_merge = None + _enable_asr = None + _huggingface_proxy = None + _faster_whisper_model_path = None + _faster_whisper_model = None def init_plugin(self, config=None): - - self.process_count = 0 - self.skip_count = 0 - self.fail_count = 0 - self.success_count = 0 - # 如果没有配置信息， 则不处理 if not config: return - - self.translate_zh = config.get('translate_zh', False) - if self.translate_zh: + self._tasks = self.load_tasks() + self._enabled = config.get('enabled', False) + self._clear_history = config.get('clear_history', False) + self._listen_transfer_event = config.get('listen_transfer_event', True) + self._run_now = config.get('run_now') + if self._run_now: + self._path_list = list(set(config.get('path_list').split('\n'))) + self._send_notify = config.get('send_notify', False) + self._file_size = int(config.get('file_size')) if config.get('file_size') else 10 + # 字幕生成设置 + self._translate_preference = config.get('translate_preference', 'english_first') + self._enable_asr = config.get('enable_asr', True) + if self._enable_asr: + self._faster_whisper_model = config.get('faster_whisper_model', 'base') + self._faster_whisper_model_path = config.get('faster_whisper_model_path', + self.get_data_path() / "faster-whisper-models") + self._huggingface_proxy = config.get('proxy', True) + self._translate_zh = config.get('translate_zh', False) + if self._translate_zh: chatgpt = self.get_config("ChatGPT") if not chatgpt: logger.error(f"翻译依赖于ChatGPT，请先维护ChatGPT插件") return - self._openai_key = chatgpt and chatgpt.get("openai_key") - self._openai_url = chatgpt and chatgpt.get("openai_url") - self._openai_proxy = chatgpt and chatgpt.get("proxy") - self._openai_model = chatgpt and chatgpt.get("model") - if not self._openai_key: + openai_key = chatgpt and chatgpt.get("openai_key") + openai_url = chatgpt and chatgpt.get("openai_url") + openai_proxy = chatgpt and chatgpt.get("proxy") + openai_model = chatgpt and chatgpt.get("model") + if not openai_key: logger.error(f"翻译依赖于ChatGPT，请先维护openai_key") return - self.openai = OpenAi(api_key=self._openai_key, api_url=self._openai_url, - proxy=settings.PROXY if self._openai_proxy else None, - model=self._openai_model) + self._openai = OpenAi(api_key=openai_key, api_url=openai_url, + proxy=settings.PROXY if openai_proxy else None, + model=openai_model) + self._enable_batch = config.get('enable_batch', True) + self._batch_size = int(config.get('batch_size')) if config.get('batch_size') else 10 + self._context_window = int(config.get('context_window')) if config.get('context_window') else 5 + self._max_retries = int(config.get('max_retries')) if config.get('max_retries') else 3 + self._enable_merge = config.get('enable_merge', False) - path_list = list(set(config.get('path_list').split('\n'))) - self.file_size = int(config.get('file_size')) if config.get('file_size') else 10 - self.whisper_main = config.get('whisper_main') - self.whisper_model = config.get('whisper_model') - self.enable_asr = config.get('enable_asr', True) - self.enable_batch = config.get('enable_batch', True) - self.batch_size = int(config.get('batch_size')) if config.get('batch_size') else 20 - self.context_window = int(config.get('context_window')) if config.get('context_window') else 5 - self.max_retries = int(config.get('max_retries')) if config.get('max_retries') else 3 - self.additional_args = config.get('additional_args', '-t 4 -p 1') - self.send_notify = config.get('send_notify', False) - self.asr_engine = config.get('asr_engine', 'faster_whisper') - self.faster_whisper_model = config.get('faster_whisper_model', 'base') - self.faster_whisper_model_path = config.get('faster_whisper_model_path', - self.get_data_path() / "faster-whisper-models") - self._proxy = config.get('proxy', False) - self._translate_preference = config.get('translate_preference', 'origin_first') - run_now = config.get('run_now') - self.stop_service() + if self._clear_history: + config['clear_history'] = False + self.update_config(config) + self.clear_tasks() + if self._enabled: + logger.info("AI生成字幕服务已启动") + # asr 配置检查 + if self._enable_asr and not self.__check_asr(): + return - if not run_now: + if not self._running: + self._task_queue = queue.Queue() + self._consumer_thread = threading.Thread(target=self._consume_tasks, daemon=True) + self._consumer_thread.start() + logger.info("任务队列和消费者线程已启动") + self._running = True + + if self._run_now: + config['run_now'] = False + self.update_config(config) + logger.info("立即运行一次") + self._run_at_once(path_list=self._path_list) + else: + self.stop_service() + + def load_tasks(self) -> Dict[str, TaskItem]: + raw_tasks = self.get_data("tasks") or {} + tasks = {} + for task_id, task_dict in raw_tasks.items(): + try: + task = TaskItem( + task_id=task_dict["task_id"], + video_file=task_dict["video_file"], + source=TaskSource(task_dict["source"]), + add_time=datetime.fromisoformat(task_dict["add_time"]), + status=TaskStatus(task_dict["status"]), + complete_time=datetime.fromisoformat(task_dict["complete_time"]) + if task_dict.get("complete_time") else None, + ) + tasks[task_id] = task + except Exception as e: + logger.error(f"恢复任务失败：{e}") + return tasks + + @staticmethod + def _serialize_task(task: TaskItem) -> dict: + return { + "task_id": task.task_id, + "video_file": task.video_file, + "source": task.source.value, + "add_time": task.add_time.isoformat() if task.add_time else None, + "status": task.status.value, + "complete_time": task.complete_time.isoformat() if task.complete_time else None, + } + + def save_tasks(self): + tasks_dict = {task_id: self._serialize_task(task) for task_id, task in self._tasks.items()} + self.save_data("tasks", tasks_dict) + + def add_task(self, video_file: str, source: TaskSource): + """ + 添加新任务到队列和任务列表中，若任务已存在则跳过。 + :param video_file: 视频文件路径 + :param source: 任务来源（手动/事件） + """ + task = TaskItem( + task_id=str(uuid4()), + video_file=video_file, + source=source, + add_time=datetime.now() + ) + + if self.__is_duplicate_task(task.video_file): + logger.info(f"任务已存在，跳过添加：{video_file}") + return False + + self._task_queue.put(task) + self._tasks[task.task_id] = task + self.save_tasks() + logger.info(f"加入任务队列: {video_file}") + return True + + def clear_tasks(self): + self._tasks = {task_id: task for task_id, task in self._tasks.items() if task.status in [ + TaskStatus.PENDING, TaskStatus.IN_PROGRESS + ]} + self.save_tasks() + logger.info("插件历史任务已清除") + + def __is_duplicate_task(self, video_file: str) -> bool: + with self._task_queue.mutex: + for task in self._task_queue.queue: + if task.video_file == video_file: + return True + # 还要检查当前正在处理的任务（即可能不在队列中，但正在被消费） + if self._consumer_thread and self._current_processing_task and self._current_processing_task.video_file == video_file: + return True + return False + + def _consume_tasks(self): + while not self._event.is_set(): + try: + task = self._task_queue.get(timeout=1) + if task is None: + continue + self._current_processing_task = task + logger.info(f"开始处理任务 {task.task_id}: {task.video_file}") + task.status = TaskStatus.IN_PROGRESS + self._tasks[task.task_id] = task + self.save_tasks() + task.status = self.__process_autosub(task.video_file) + task.complete_time = datetime.now() + self._tasks[task.task_id] = task + self.save_tasks() + self._task_queue.task_done() + self._current_processing_task = None + except queue.Empty: + continue + except Exception as e: + logger.error(f"消费任务时发生异常: {e}") + logger.error(traceback.format_exc()) + self._current_processing_task = None + logger.info("消费线程已退出") + + # 监听媒体入库事件，每个事件触发一次自动字幕任务 + @eventmanager.register(EventType.TransferComplete) + def on_transfer_complete(self, event: MPEvent): + """监听媒体入库事件""" + if not self._listen_transfer_event: + return + item = event.event_data + item_media: MediaInfo = item.get("mediainfo") + logger.info(f"监听到媒体入库事件：{item_media.title}") + origin_lang = item_media.original_language + prefer_langs = ['zh', 'chi', 'zh-CN', 'chs', 'zhs', 'zh-Hans', 'zhong', 'simp', 'cn'] + if origin_lang in prefer_langs: + logger.info(f"媒体原始语言为中文，跳过处理") return - config['run_now'] = False - self.update_config(config) - # 如果没有配置信息， 则不处理 - if not path_list or not self.file_size: - logger.warn(f"配置信息不完整，不进行处理") - return + item_transfer: TransferInfo = item.get("transferinfo") + item_file_list = item_transfer.file_list_new - # asr 配置检查 - if self.enable_asr and not self.__check_asr(): - return + for file_path in item_file_list: + if os.path.splitext(file_path)[-1].lower() in settings.RMT_MEDIAEXT: + self.add_task(file_path, TaskSource.EVENT) - if self._running: - logger.warn(f"上一次任务还未完成，不进行处理") - return - - if run_now: - self._scheduler = BackgroundScheduler(timezone=settings.TZ) - logger.info("AI字幕自动生成任务，立即运行一次") - self._scheduler.add_job(func=self._do_autosub, kwargs={'path_list': path_list}, trigger='date', - run_date=datetime.now(tz=pytz.timezone(settings.TZ)) + timedelta(seconds=3), - name="AI字幕自动生成") - - # 启动任务 - if self._scheduler.get_jobs(): - self._scheduler.print_jobs() - self._scheduler.start() - - def _do_autosub(self, path_list: str): + def _run_at_once(self, path_list: List[str]): # 依次处理每个目录 - try: - self._running = True - self.success_count = self.skip_count = self.fail_count = self.process_count = 0 - for path in path_list: - if self._event.is_set(): - logger.info(f"字幕生成服务停止") - return - logger.info(f"开始处理目录/文件：{path} ...") - # 如果目录不存在， 则不处理 - if not os.path.exists(path): - logger.warn(f"目录/文件不存在，不进行处理") - continue - - # 如果目录不是绝对路径， 则不处理 - if not os.path.isabs(path): - logger.warn(f"目录/文件不是绝对路径，不进行处理") - continue - - if os.path.isdir(path): - # 处理目录 - self.__process_folder_subtitle(path) - elif os.path.splitext(path)[-1].lower() in settings.RMT_MEDIAEXT: - # 处理单个视频文件 - self.__process_file_subtitle(path) - # 如果目录不是文件夹， 则不处理 - else: - logger.warn(f"目录不是文件夹或视频文件，不进行处理") - continue - - except Exception as e: - logger.error(f"处理异常: {e}") - logger.error(traceback.format_exc()) - finally: - logger.info(f"处理完成: " - f"成功{self.success_count} / 跳过{self.skip_count} / 失败{self.fail_count} / 共{self.process_count}") - self._running = False + for path in path_list: + if not os.path.exists(path) or not os.path.isabs(path): + logger.warn(f"目录/文件无效，不进行处理:{path}") + continue + if os.path.isdir(path): + for video_file in self.__get_library_files(path): + self.add_task(video_file, TaskSource.MANUAL) + elif os.path.splitext(path)[-1].lower() in settings.RMT_MEDIAEXT: + self.add_task(path, TaskSource.MANUAL) def __check_asr(self): - if self.asr_engine == 'whisper.cpp': - if not self.whisper_main or not self.whisper_model: - logger.warn(f"配置信息不完整，不进行处理") - return False - if not os.path.exists(self.whisper_main): - logger.warn(f"whisper.cpp主程序不存在，不进行处理") - return False - if not os.path.exists(self.whisper_model): - logger.warn(f"whisper.cpp模型文件不存在，不进行处理") - return False - # 校验扩展参数是否包含异常字符 - if self.additional_args and re.search(r'[;|&]', self.additional_args): - logger.warn(f"扩展参数包含异常字符，不进行处理") - return False - elif self.asr_engine == 'faster-whisper': - if not self.faster_whisper_model_path or not self.faster_whisper_model: - logger.warn(f"配置信息不完整，不进行处理") - return False - if not os.path.exists(self.faster_whisper_model_path): - logger.info(f"创建faster-whisper模型目录：{self.faster_whisper_model_path}") - os.mkdir(self.faster_whisper_model_path) - try: - from faster_whisper import WhisperModel, download_model - except ImportError: - logger.warn(f"faster-whisper 未安装，不进行处理") - return False - return True - else: - logger.warn(f"未配置asr引擎，不进行处理") + if not self._faster_whisper_model_path or not self._faster_whisper_model: + logger.warn(f"faster-whisper配置信息不完整，不进行处理") + return False + if not os.path.exists(self._faster_whisper_model_path): + logger.info(f"创建faster-whisper模型目录：{self._faster_whisper_model_path}") + os.mkdir(self._faster_whisper_model_path) + try: + from faster_whisper import WhisperModel, download_model + except ImportError: + logger.warn(f"faster-whisper 未安装，不进行处理") return False return True - def __process_file_subtitle(self, video_file): + def __process_autosub(self, video_file) -> TaskStatus: if not video_file: - return + return TaskStatus.FAILED # 如果文件大小小于指定大小， 则不处理 - if os.path.getsize(video_file) < self.file_size: - return + if os.path.getsize(video_file) < self._file_size * 1024 * 1024: + return TaskStatus.IGNORED - self.process_count += 1 start_time = time.time() file_path, file_ext = os.path.splitext(video_file) file_name = os.path.basename(video_file) @@ -259,64 +336,42 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): # 判断目的字幕（和内嵌）是否已存在 if self.__target_subtitle_exists(video_file): logger.warn(f"字幕文件已经存在，不进行处理") - self.skip_count += 1 - return + return TaskStatus.IGNORED # 生成字幕 - ret, lang, gen_sub_path = self.__generate_subtitle(video_file, file_path, self.enable_asr) + ret, lang, gen_sub_path = self.__generate_subtitle(video_file, file_path, self._enable_asr) if not ret: - message = f" 媒体: {file_name}\n " - if not self.enable_asr: - message += "内嵌&外挂字幕不存在，不进行翻译" - self.skip_count += 1 - else: - message += "生成字幕失败，跳过后续处理" - self.fail_count += 1 - - if self.send_notify: + message = f" 媒体: {file_name}\n 生成字幕失败，跳过后续处理" + if self._send_notify: self.post_message(mtype=NotificationType.Plugin, title="【自动字幕生成】", text=message) - return + return TaskStatus.FAILED - if self.translate_zh: + if self._translate_zh: # 翻译字幕 logger.info(f"开始翻译字幕为中文 ...") - # self.__translate_zh_subtitle(lang, f"{file_path}.{lang}.srt", f"{file_path}.zh.机翻.srt") self.__translate_zh_subtitle(lang, gen_sub_path, f"{file_path}.zh.机翻.srt") logger.info(f"翻译字幕完成：{file_name}.zh.机翻.srt") end_time = time.time() message = f" 媒体: {file_name}\n 处理完成\n 字幕原始语言: {lang}\n " - if self.translate_zh: + if self._translate_zh: message += f"字幕翻译语言: zh\n " message += f"耗时：{round(end_time - start_time, 2)}秒" logger.info(f"自动字幕生成 处理完成：{message}") - if self.send_notify: + if self._send_notify: self.post_message(mtype=NotificationType.Plugin, title="【自动字幕生成】", text=message) - self.success_count += 1 + return TaskStatus.COMPLETED except UserInterruptException: logger.info(f"用户中断当前任务：{video_file}") - self.fail_count += 1 + return TaskStatus.FAILED except Exception as e: logger.error(f"自动字幕生成 处理异常：{e}") end_time = time.time() message = f" 媒体: {file_name}\n 处理失败\n 耗时：{round(end_time - start_time, 2)}秒" - if self.send_notify: + if self._send_notify: self.post_message(mtype=NotificationType.Plugin, title="【自动字幕生成】", text=message) # 打印调用栈 logger.error(traceback.format_exc()) - self.fail_count += 1 - - def __process_folder_subtitle(self, path): - """ - 处理目录字幕 - :param path: - :return: - """ - # 获取目录媒体文件列表 - for video_file in self.__get_library_files(path): - if self._event.is_set(): - logger.info(f"{video_file}处理中止") - return - self.__process_file_subtitle(video_file) + return TaskStatus.FAILED def __do_speech_recognition(self, audio_lang, audio_file): """ @@ -326,80 +381,64 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): :return: """ lang = audio_lang - if self.asr_engine == 'whisper.cpp': - command = [self.whisper_main] + self.additional_args.split() - command += ['-l', lang, '-m', self.whisper_model, '-osrt', '-of', audio_file, audio_file] - ret = subprocess.run(command, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT) - if ret.returncode == 0: - if lang == 'auto': - # 从output中获取语言 "whisper_full_with_state: auto-detected language: en (p = 0.973642)" - output = ret.stdout.decode('utf-8') if ret.stdout else "" - lang = re.search(r"auto-detected language: (\w+)", output) - if lang and lang.group(1): - lang = lang.group(1) - else: - lang = "en" - return True, lang - elif self.asr_engine == 'faster-whisper': - try: - from faster_whisper import WhisperModel, download_model - # 设置缓存目录, 防止缓存同目录出现 cross-device 错误 - cache_dir = os.path.join(self.faster_whisper_model_path, "cache") - if not os.path.exists(cache_dir): - os.mkdir(cache_dir) - os.environ["HF_HUB_CACHE"] = cache_dir - if self._proxy: - os.environ["HTTP_PROXY"] = settings.PROXY['http'] - os.environ["HTTPS_PROXY"] = settings.PROXY['https'] - model = WhisperModel( - download_model(self.faster_whisper_model, local_files_only=False, cache_dir=cache_dir), - device="cpu", compute_type="int8", cpu_threads=psutil.cpu_count(logical=False)) - segments, info = model.transcribe(audio_file, - language=lang if lang != 'auto' else None, - word_timestamps=True, - vad_filter=True, - temperature=0, - beam_size=5) - logger.info("Detected language '%s' with probability %f" % (info.language, info.language_probability)) + try: + from faster_whisper import WhisperModel, download_model + # 设置缓存目录, 防止缓存同目录出现 cross-device 错误 + cache_dir = os.path.join(self._faster_whisper_model_path, "cache") + if not os.path.exists(cache_dir): + os.mkdir(cache_dir) + os.environ["HF_HUB_CACHE"] = cache_dir + if self._huggingface_proxy: + os.environ["HTTP_PROXY"] = settings.PROXY['http'] + os.environ["HTTPS_PROXY"] = settings.PROXY['https'] + model = WhisperModel( + download_model(self._faster_whisper_model, local_files_only=False, cache_dir=cache_dir), + device="cpu", compute_type="int8", cpu_threads=psutil.cpu_count(logical=False)) + segments, info = model.transcribe(audio_file, + language=lang if lang != 'auto' else None, + word_timestamps=True, + vad_filter=True, + temperature=0, + beam_size=5) + logger.info("Detected language '%s' with probability %f" % (info.language, info.language_probability)) - if lang == 'auto': - lang = info.language + if lang == 'auto': + lang = info.language - subs = [] - if lang in ['en', 'eng']: - # 英文先生成单词级别字幕，再合并 - idx = 0 - for segment in segments: - if self._event.is_set(): - logger.info(f"whisper音轨转录服务停止") - raise UserInterruptException(f"用户中断当前任务") - for word in segment.words: - idx += 1 - subs.append(srt.Subtitle(index=idx, - start=timedelta(seconds=word.start), - end=timedelta(seconds=word.end), - content=word.word)) - subs = self.__merge_srt(subs) - else: - for i, segment in enumerate(segments): - if self._event.is_set(): - logger.info(f"whisper音轨转录服务停止") - raise UserInterruptException(f"用户中断当前任务") - subs.append(srt.Subtitle(index=i, - start=timedelta(seconds=segment.start), - end=timedelta(seconds=segment.end), - content=segment.text)) - self.__save_srt(f"{audio_file}.srt", subs) - logger.info(f"音轨转字幕完成") - return True, lang - except ImportError: - logger.warn(f"faster-whisper 未安装，不进行处理") - return False, None - except Exception as e: - traceback.print_exc() - logger.error(f"faster-whisper 处理异常：{e}") - return False, None - return False, None + subs = [] + if lang in ['en', 'eng']: + # 英文先生成单词级别字幕，再合并 + idx = 0 + for segment in segments: + if self._event.is_set(): + logger.info(f"whisper音轨转录服务停止") + raise UserInterruptException(f"用户中断当前任务") + for word in segment.words: + idx += 1 + subs.append(srt.Subtitle(index=idx, + start=timedelta(seconds=word.start), + end=timedelta(seconds=word.end), + content=word.word)) + subs = self.__merge_srt(subs) + else: + for i, segment in enumerate(segments): + if self._event.is_set(): + logger.info(f"whisper音轨转录服务停止") + raise UserInterruptException(f"用户中断当前任务") + subs.append(srt.Subtitle(index=i, + start=timedelta(seconds=segment.start), + end=timedelta(seconds=segment.end), + content=segment.text)) + self.__save_srt(f"{audio_file}.srt", subs) + logger.info(f"音轨转字幕完成") + return True, lang + except ImportError: + logger.warn(f"faster-whisper 未安装，不进行处理") + return False, None + except Exception as e: + traceback.print_exc() + logger.error(f"faster-whisper 处理异常：{e}") + return False, None def __generate_subtitle(self, video_file, subtitle_file, enable_asr=True): """ @@ -573,7 +612,7 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): # 合并字幕 merged_subtitle = [] sentence_end = True - + end_tokens = ['.', '!', '?', '。', '！', '？', '。"', '！"', '？"', '."', '!"', '?"'] for index, item in enumerate(subtitle_data): # 当前字幕先将多行合并为一行，再去除首尾空格 content = item.content.replace('\n', ' ').strip() @@ -598,7 +637,7 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): merged_subtitle[-1].end = item.end # 如果当前字幕内容以标志符结尾，则设置语句已经终结 - if content.endswith(tuple(self._end_token)): + if content.endswith(tuple(end_tokens)): sentence_end = True # 如果上句字幕超过一定长度，则设置语句已经终结 elif len(merged_subtitle[-1].content) > 80: @@ -608,7 +647,8 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): return merged_subtitle - def __get_video_prefer_audio(self, video_meta, prefer_lang=None): + @staticmethod + def __get_video_prefer_audio(video_meta, prefer_lang=None): """ 获取视频的首选音轨，如果有多音轨， 优先指定语言音轨，否则获取默认音轨 :param video_meta @@ -643,7 +683,8 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): logger.info(f"选中音轨信息：{audio_index}, {audio_lang}") return True, audio_index, audio_lang - def __get_video_prefer_subtitle(self, video_meta, prefer_lang=None, strict=False, srt=True): + @staticmethod + def __get_video_prefer_subtitle(video_meta, prefer_lang=None, strict=False, only_srt=True): """ 获取视频的首选字幕。优先级：1.字幕为偏好语言 2.默认字幕 3.第一个字幕 :param video_meta: 视频元数据 @@ -694,7 +735,7 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): if stream.get('disposition', {}).get('forced'): continue # image-based 字幕，跳过 - if srt and ( + if only_srt and ( 'width' in stream or stream.get('codec_name') in image_based_subtitle_codecs ): @@ -724,18 +765,21 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): logger.debug(f"命中内嵌字幕信息：{subtitle_index}, {subtitle_lang}, score:{subtitle_score}") return True, subtitle_index, subtitle_lang - def __is_noisy_subtitle(self, content): + @staticmethod + def __is_noisy_subtitle(content): """ 判断是否为背景音等字幕 :param content: :return: """ - return any(content.startswith(t[0]) and content.endswith(t[1]) for t in self._noisy_token) + noisy_tokens = [('(', ')'), ('[', ']'), ('{', '}'), ('【', '】'), ('♪', '♪'), ('♫', '♫'), ('♪♪', '♪♪')] + return any(content.startswith(t[0]) and content.endswith(t[1]) for t in noisy_tokens) def __get_context(self, all_subs: list, target_indices: List[int], is_batch: bool) -> str: """通用上下文获取方法""" - min_idx = max(0, min(target_indices) - self.context_window) - max_idx = min(len(all_subs) - 1, max(target_indices) + self.context_window) if is_batch else min(target_indices) + min_idx = max(0, min(target_indices) - self._context_window) + max_idx = min(len(all_subs) - 1, max(target_indices) + self._context_window) if is_batch else min( + target_indices) context = [] for idx in range(min_idx, max_idx + 1): @@ -747,18 +791,23 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): def __process_items(self, all_subs: list, items: list) -> list: """统一处理入口（支持批量和单条）""" - if self.enable_batch and len(items) > 1: + if self._enable_batch and len(items) > 1: return self.__process_batch(all_subs, items) return [self.__process_single(all_subs, item) for item in items] + def __translate_to_zh(self, text: str, context: str = None) -> str: + if self._event.is_set(): + raise UserInterruptException(f"用户中断当前任务") + return self._openai.translate_to_zh(text, context) + def __process_batch(self, all_subs: list, batch: list) -> list: """批量处理逻辑""" indices = [all_subs.index(item) for item in batch] - context = self.__get_context(all_subs, indices, is_batch=True) if self.context_window > 0 else None + context = self.__get_context(all_subs, indices, is_batch=True) if self._context_window > 0 else None batch_text = '\n'.join([item.content for item in batch]) try: - ret, result = self.openai.translate_to_zh(batch_text, context) + ret, result = self.__translate_to_zh(batch_text, context) if not ret: raise Exception(result) @@ -777,10 +826,10 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): def __process_single(self, all_subs: List[srt.Subtitle], item: srt.Subtitle) -> srt.Subtitle: """单条处理逻辑""" - for _ in range(self.max_retries): + for _ in range(self._max_retries): idx = all_subs.index(item) - context = self.__get_context(all_subs, [idx], is_batch=False) if self.context_window > 0 else None - success, trans = self.openai.translate_to_zh(item.content, context) + context = self.__get_context(all_subs, [idx], is_batch=False) if self._context_window > 0 else None + success, trans = self.__translate_to_zh(item.content, context) if success: item.content = f"{trans}\n{item.content}" @@ -795,7 +844,7 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): def __translate_zh_subtitle(self, source_lang: str, source_subtitle: str, dest_subtitle: str): self._stats = {'total': 0, 'batch_success': 0, 'batch_fail': 0, 'line_fallback': 0} subs = self.__load_srt(source_subtitle) - if source_lang in ["en", "eng"]: + if source_lang in ["en", "eng"] and self._enable_merge: valid_subs = self.__merge_srt(subs) logger.info(f"英文字幕合并：合并前字幕数: {len(subs)},合并后字幕数: {len(valid_subs)}") else: @@ -805,12 +854,9 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): current_batch = [] for item in valid_subs: - if self._event.is_set(): - logger.info(f"字幕{source_subtitle}翻译停止") - raise UserInterruptException(f"用户中断当前任务") current_batch.append(item) - if len(current_batch) >= self.batch_size: + if len(current_batch) >= self._batch_size: processed += self.__process_items(valid_subs, current_batch) current_batch = [] logger.info(f"进度: {len(processed)}/{len(valid_subs)}") @@ -917,7 +963,7 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): :param video_file: :return: """ - if self.translate_zh: + if self._translate_zh: prefer_langs = ['zh', 'chi', 'zh-CN', 'chs', 'zhs', 'zh-Hans', 'zhong', 'simp', 'cn'] strict = True else: @@ -939,7 +985,7 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): if not video_meta: return False ret, subtitle_index, subtitle_lang = self.__get_video_prefer_subtitle(video_meta, prefer_lang=prefer_langs, - srt=False) + only_srt=False) if ret and subtitle_lang in prefer_langs: return True @@ -958,69 +1004,40 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): 'content': [ { 'component': 'VCol', - 'props': { - 'cols': 12, - 'md': 3 - }, + 'props': {'cols': 12, 'md': 4}, 'content': [ { 'component': 'VSwitch', 'props': { - 'model': 'run_now', - 'label': '立即运行一次', + 'model': 'enabled', + 'label': '启用插件', + 'color': 'primary' } } ] }, { 'component': 'VCol', - 'props': { - 'cols': 12, - 'md': 3 - }, - 'content': [ - { - 'component': 'VSelect', - 'props': { - 'model': 'translate_preference', - 'label': '本地字幕提取策略', - 'items': [ - {'title': '仅英文字幕', 'value': 'english_only'}, - {'title': '优先英文字幕', 'value': 'english_first'}, - {'title': '优先原音字幕', 'value': 'origin_first'} - ] - } - } - ] - }, - { - 'component': 'VCol', - 'props': { - 'cols': 12, - 'md': 3 - }, + 'props': {'cols': 12, 'md': 4}, 'content': [ { 'component': 'VSwitch', 'props': { - 'model': 'translate_zh', - 'label': '翻译为中文', + 'model': 'clear_history', + 'label': '清理历史记录', } } ] }, { 'component': 'VCol', - 'props': { - 'cols': 12, - 'md': 3 - }, + 'props': {'cols': 12, 'md': 4}, 'content': [ { 'component': 'VSwitch', 'props': { 'model': 'send_notify', - 'label': '发送通知', + 'label': '发送通知' } } ] @@ -1032,185 +1049,49 @@ class AutoSubv2(_PluginBase): 'content': [ { 'component': 'VCol', - 'props': { - 'cols': 12, - 'md': 3 - }, + 'props': {'cols': 12, 'md': 4}, 'content': [ { 'component': 'VSwitch', 'props': { - 'model': 'enable_asr', - 'label': '允许从音轨提取字幕', + 'model': 'listen_transfer_event', + 'label': '媒体入库自动执行', + 'hint': '监听媒体入库事件，自动执行字幕生成' } } ] }, { 'component': 'VCol', - 'props': { - 'cols': 12, - 'md': 3, - 'v-show': 'enable_asr' - }, - 'content': [ - { - 'component': 'VSelect', - 'props': { - 'model': 'asr_engine', - 'label': 'ASR引擎', - 'items': [ - {'title': 'faster-whisper', 'value': 'faster-whisper'} - ] - } - } - ] - }, - { - 'component': 'VCol', - 'props': { - 'cols': 12, - 'md': 3, - 'v-show': 'enable_asr' - }, - 'content': [ - { - 'component': 'VSelect', - 'props': { - 'model': 'faster_whisper_model', - 'label': '模型', - 'items': [ - {'title': 'tiny', 'value': 'tiny'}, - {'title': 'tiny.en', 'value': 'tiny.en'}, - {'title': 'base', 'value': 'base'}, - {'title': 'base.en', 'value': 'base.en'}, - {'title': 'small', 'value': 'small'}, - {'title': 'small.en', 'value': 'small.en'}, - {'title': 'medium', 'value': 'medium'}, - {'title': 'large-v1', 'value': 'large-v1'}, - {'title': 'large-v2', 'value': 'large-v2'}, - {'title': 'large-v3', 'value': 'large-v3'}, - {'title': 'distil-small.en', 'value': 'distil-small.en'}, - {'title': 'distil-medium.en', 'value': 'distil-medium.en'}, - {'title': 'distil-large-v2.en', 'value': 'distil-large-v2'}, - {'title': 'distil-large-v3.en', 'value': 'distil-large-v3'}, - ] - } - } - ] - }, - { - 'component': 'VCol', - 'props': { - 'cols': 12, - 'md': 3, - 'v-show': 'enable_asr' - }, + 'props': {'cols': 12, 'md': 4}, 'content': [ { 'component': 'VSwitch', 'props': { - 'model': 'proxy', - 'label': '使用代理下载模型', + 'model': 'run_now', + 'label': '手动执行一次', + 'color': 'secondary' } } ] - 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