LiveTrans
English | 中文
Windows 实时音频翻译工具。捕获系统音频（WASAPI loopback），通过语音识别（ASR）转为文字，再调用 LLM API 翻译，结果显示在透明悬浮字幕窗口上。
适用于看外语视频、直播、会议等场景——无需修改播放器，全局音频捕获即开即用。
功能特性
- 实时翻译：系统音频 → 语音识别 → LLM 翻译 → 字幕显示，全流程自动
- 多 ASR 引擎：支持 faster-whisper、FunASR SenseVoice（日语优化）、FunASR Nano
- 灵活的翻译后端：兼容所有 OpenAI 格式 API（DeepSeek、Grok、Qwen、GPT 等）
- 低延迟 VAD：32ms 音频块 + Silero VAD，自适应静音检测
- 透明悬浮窗：始终置顶、鼠标穿透、可拖拽，不影响正常操作
- 支持 CUDA 加速：ASR 模型可使用 GPU 推理
- 模型自动管理：首次启动引导下载，支持 ModelScope / HuggingFace 双源
- 翻译基准测试：内置 benchmark 工具，方便对比不同模型效果
截图
英语 → 中文（Twitch 直播）
日语 → 中文（日语直播）
系统要求
- 操作系统：Windows 10/11
- Python：3.10+
- GPU（推荐）：NVIDIA 显卡 + CUDA 12.6（用于 ASR 加速）
- 网络：需要访问翻译 API（如 DeepSeek、OpenAI 等）
安装
1. 克隆仓库
git clone https://github.com/TheDeathDragon/LiveTranslate.git
cd LiveTranslate
2. 创建虚拟环境
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
3. 安装 PyTorch（CUDA 版）
根据你的 CUDA 版本选择安装命令，参考 PyTorch 官网：
# CUDA 12.6（推荐）
pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
# 仅 CPU（无 NVIDIA 显卡）
pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
4. 安装其余依赖
pip install -r requirements.txt
pip install funasr --no-deps
注意：FunASR 使用
--no-deps安装，因为其依赖editdistance需要 C++ 编译器。requirements.txt中已包含纯 Python 替代品editdistance-s。
5. 启动
.venv\Scripts\python.exe main.py
或者双击 start.bat。
首次使用
- 首次启动会弹出设置向导，选择模型下载源（ModelScope 适合国内，HuggingFace 适合海外）和模型缓存路径
- 自动下载 Silero VAD 和 SenseVoice ASR 模型（约 1GB）
- 下载完成后自动进入主界面
配置翻译 API
在悬浮窗点击 设置 → 翻译 标签页，配置你的翻译 API：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| API Base | API 地址，如 https://api.deepseek.com/v1 |
| API Key | 你的 API 密钥 |
| Model | 模型名，如 deepseek-chat |
| 代理 | none（直连）/ system（系统代理）/ 自定义代理地址 |
支持任何 OpenAI 兼容 API，包括但不限于：
使用方法
- 播放含外语音频的视频/直播
- 启动 LiveTrans，悬浮窗自动出现
- 实时显示识别文字和翻译结果
悬浮窗控件
- 暂停/继续：暂停或恢复翻译
- 清除：清空当前字幕
- 鼠标穿透：开启后鼠标可穿透字幕窗口
- 始终置顶：保持在最上层
- 自动滚动：新字幕自动滚动到底部
- 模型切换：下拉选择不同翻译模型
- 目标语言：切换翻译目标语言
设置面板
通过悬浮窗 设置 按钮或系统托盘菜单打开，包含：
- VAD/ASR：选择 ASR 引擎、VAD 模式、灵敏度参数
- 翻译：API 配置、系统提示词、多模型管理
- Benchmark：翻译速度和质量基准测试
- 缓存：模型缓存路径管理
架构
Audio (WASAPI 32ms) → VAD (Silero) → ASR (Whisper/SenseVoice/Nano) → LLM Translation → Overlay
main.py 主入口，管线编排
├── audio_capture.py WASAPI loopback 音频捕获
├── vad_processor.py Silero VAD 语音活动检测
├── asr_engine.py faster-whisper ASR 后端
├── asr_sensevoice.py FunASR SenseVoice 后端
├── asr_funasr_nano.py FunASR Nano 后端
├── translator.py OpenAI 兼容翻译客户端
├── model_manager.py 模型检测、下载、缓存管理
├── subtitle_overlay.py PyQt6 透明悬浮窗
├── control_panel.py 设置面板 UI
├── dialogs.py 设置向导、模型下载对话框
├── log_window.py 实时日志查看器
├── benchmark.py 翻译基准测试
└── config.yaml 默认配置文件
已知限制
- 仅支持 Windows（依赖 WASAPI loopback）
- ASR 模型首次加载需要数秒（GPU）到数十秒（CPU）
- 翻译质量取决于所用 LLM API 的能力
- 嘈杂环境或多人同时说话时识别效果下降