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TransSub

macOS Local Subtitle Extraction and Translation Tool - Privacy-Safe, Built-in Acceleration, Ollama/OpenAI compatible/OpenRouter API Supported.

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/learn @ethanzylin/TransSub
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Quality Score

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Supported Platforms

Universal

README

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中文 | English

</div> <!-- <p align="center"> <a href="https://github.com/zyxial/TransSub/releases"><img src="https://img.shields.io/badge/下载-v1.0.0-blue?logo=github" alt="Download" /></a> <a href="https://github.com/zyxial/TransSub/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/许可证-闭源-orange?logo=mit" alt="License" /></a> </p> -->

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TransSub

免费macOS平台视频字幕提取与翻译工具。

演示

✨ 核心优势

| 优势 | 说明 | | :--- | :--- | | 🔒 隐私安全 | 完全本地运行,视频不上传云端 | | 🚀 开箱即用 | 内置 whisper.cpp(Metal GPU 加速),只需安装 ffmpeg | | ⚡ Apple Silicon 加速 | Metal GPU 加速,转写速度提升数倍 | | 🎯 高精度识别 | 支持 Whisper 模型 | | 🌐 自定义翻译API | 支持Ollama 本地翻译 / OpenAI格式兼容API 两种模式 | | 💾 资源友好 | 流式处理,大文件不占内存 | | 🌍 多语言支持 | 流目前支持中文和英文 |

功能特性

视频处理

  • 支持 MP4、MKV、MOV、AVI 等常见格式
  • 自动提取 16kHz 单声道 WAV 音频
  • 智能分块处理,长视频无压力

语音识别

  • 内置 whisper.cpp(Metal GPU 加速版)
  • 支持 Bin/GGUF 模型格式
  • 自动语种检测
  • 支持VAD(Voice Activity Detection) 语言活动检测(可选)

智能翻译

  • Ollama 本地翻译 - 完全离线,隐私无忧
  • OpenAI API 翻译 - 高质量翻译,联网使用

字幕导出

  • 标准 SRT 格式
  • 精确时间轴
  • 原文/译文双输出
  • 兼容所有主流播放器(如IINA)

快速上手

1. 安装依赖

# 安装 ffmpeg(唯一需要安装的依赖)
brew install ffmpeg

# 安装 Ollama(可选,用于本地翻译)
brew install ollama

2. 下载应用

Releases 下载最新版本

3. 下载 Whisper 模型

从 Hugging Face 下载 Whisper Bin/GGUF 模型:

ggerganov/whisper.cpp

推荐模型:

  • ggml-medium.bin - 推荐首选,精度与速度平衡
  • ggml-large-v3-turbo.bin - 接近 large-v3 精度,速度更快
  • ggml-large-v3.bin - 高精度

4. 配置使用

  1. 在应用中配置 Whisper 模型路径
  2. 配置翻译服务 (二选一):
    • (内存较小的电脑更推荐) OpenAI API: 配置 API Key
    • Ollama: 启动 ollama serve,下载模型 ollama pull qwen3:8b
  3. 导入视频,一键生成字幕: 快速开始
  4. (可选) 配置VAD模型,推荐Hugging Face下载地址:ggml-org/whisper-vad。 (当视频中有很多无人声场景,或识别不够准确时,可尝试配置)

注意:ffmpeg 需要通过 Homebrew 安装,whisper.cpp 已内置 Metal 加速版本。

OpenAI 兼容/OpenRouter API Key配置

OpenAI兼容API设置示例: openai

OpenRouter API设置示例: openai

(可选)Ollama 本地翻译模型配置

# 1. 启动 Ollama 服务
ollama serve

# 2. 下载翻译模型(推荐 qwen3:8b,中英文翻译效果优秀)
ollama pull qwen3:8b

推荐模型:

  • qwen3:8b - 平衡速度与质量,中英文翻译效果优秀

过小的模型比如qwen3:4b翻译会出错。

目前测试qwen3:8b可以在48G的m4 pro芯片的macbook pro上流畅运行。

Ollama设置示例: ollama

系统要求

  • macOS 14.0+ (Sonoma 或更新版本)
  • Apple Silicon (M1/M2/M3/M4)
  • Homebrew(用于安装依赖)

常见问题

Q: 需要安装 whisper.cpp 吗? A: 不需要,应用已内置带 Metal GPU 加速的版本。

Q: ffmpeg 需要安装吗? A: 是的,需要通过 brew install ffmpeg 安装。

Q: Whisper 模型从哪里下载? A: 从 ggerganov/whisper.cpp 下载 Bin/GGUF 格式模型。

Q: Ollama 翻译模型如何选择? A: 推荐 qwen3:8b,中英文翻译效果优秀且资源占用合理。

Q: 转写速度如何? A: Macbook Pro m4 Pro 实测处理一个14分钟,244句对话的视频,启用VAD,调用本地ollama(qwen3:8B),用时为4分钟,调用deepseek api (一次处理20条对话),用时3分钟,其中翻译前的语言处理阶段耗时约为1分钟。

Q: 支持哪些翻译服务? A: Ollama 本地翻译和 OpenAI兼容/OpenRouter API。

Q: 字幕格式兼容吗? A: 标准 SRT 格式,VLC、IINA、MPV 等播放器均可使用。

Q: 打开 App 时提示"无法验证开发者"怎么办? A: 这是 macOS 的安全机制,解决方法:

  1. 打开"系统设置" > "隐私与安全性"
  2. 在"安全性"区域找到"仍要打开"按钮
  3. 点击"仍要打开"确认运行

反馈

如有建议或问题,请通过 GitHub Issues 反馈,或<a href="&#109;&#97;&#105;&#108;&#116;&#111;&#58;&#116;&#114;&#97;&#110;&#115;&#115;&#117;&#98;&#64;&#111;&#104;&#109;&#121;&#100;&#111;&#99;&#46;&#100;&#101;">邮件联系我</a>

许可证

闭源软件,仅供个人使用。

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Audited on Apr 8, 2026

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