【GitHub项目推荐--Linly-Dubbing：AI赋能的智能多语言视频配音工具】

是一款开源的智能多语言AI配音和翻译工具，旨在通过先进的AI技术为视频内容提供高质量的多语言配音和字幕翻译。该项目受YouDub-webui启发，并集成了数字人口型同步技术，能够生成与原始视频音调和情感匹配的语音，同时保持口型同步，从而创造更自然的多语言视频体验。无论是教育内容、企业培训还是娱乐视频，Linly-Dubbing都能帮助用户轻松实现全球化内容分发。🔗 GitHub地址⚡

旅之灵夫

591人浏览 · 2025-09-11 19:40:12

旅之灵夫 · 2025-09-11 19:40:12 发布

简介

Linly-Dubbing 是一款开源的智能多语言AI配音和翻译工具，旨在通过先进的AI技术为视频内容提供高质量的多语言配音和字幕翻译。该项目受YouDub-webui启发，并集成了数字人口型同步技术，能够生成与原始视频音调和情感匹配的语音，同时保持口型同步，从而创造更自然的多语言视频体验。无论是教育内容、企业培训还是娱乐视频，Linly-Dubbing都能帮助用户轻松实现全球化内容分发。

🔗 GitHub地址：

https://github.com/Kedreamix/Linly-Dubbing

⚡ 核心价值：

多语言配音 · 口型同步 · 一键翻译

解决的行业痛点

传统视频本地化痛点	Linly-Dubbing解决方案
人工配音成本高、耗时长	AI自动生成高质量配音，大幅降低成本和时间
多语言字幕翻译效率低	集成大语言模型，实现快速准确翻译
口型与配音不同步	数字人口型同步技术确保音画一致
语音克隆质量参差不齐	先进语音克隆技术保持原视频情感和音调
工具碎片化，工作流复杂	一体化解决方案，从上传到生成无缝衔接

核心功能

1. 多语言支持

配音语言：支持中文、英语、日语、法语、德语等主流语言
字幕翻译：基于大语言模型（如GPT、Qwen）的精准翻译
自定义选项：用户可选择翻译语言和质量标准

2. AI语音处理

语音识别：使用WhisperX和FunASR进行高精度语音到文本转换
语音克隆：集成XTTS、CosyVoice和GPT-SoVITS进行情感化语音生成
口型同步：基于Linly-Talker技术实现数字人口型匹配

3. 视频处理能力

自动字幕添加：支持SRT、ASS等字幕格式
背景音乐调整：可分离和替换背景音乐
分辨率保持：输出视频保持原始分辨率和质量
批量处理：支持同时处理多个视频文件

4. 模型集成

语音识别：WhisperX、FunASR
翻译模型：GPT-4、Qwen、Google Translate
语音合成：XTTS、CosyVoice、Edge TTS
语音分离：UVR5、Demucs

安装与配置

环境要求

Python 3.10
PyTorch 2.3.1
CUDA 11.8或12.1（GPU加速推荐）
FFmpeg 7.0.2

一步安装指南

# 克隆仓库
git clone https://github.com/Kedreamix/Linly-Dubbing.git --depth 1
cd Linly-Dubbing

# 初始化子模块
git submodule update --init --recursive

# 创建Conda环境
conda create -n linly_dubbing python=3.10 -y
conda activate linly_dubbing

# 安装FFmpeg
conda install ffmpeg==7.0.2 -c conda-forge

# 安装PyTorch（CUDA 11.8示例）
pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements_module.txt

环境配置

创建环境变量文件：
```
cp env.example .env
```

编辑.env文件，设置以下变量：

OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key
MODEL_NAME=Qwen/Qwen1.5-4B-Chat
HF_TOKEN=your-huggingface-token
# 可选：百度ERNIE API密钥
BAIDU_API_KEY=your-baidu-api-key
BAIDU_SECRET_KEY=your-baidu-secret-key

模型下载

# 自动下载所需模型
bash scripts/download_models.sh

# 或使用Python脚本下载
python scripts/modelscope_download.py

如何使用

启动Web界面

# 启动WebUI服务器
python webui.py

# 访问 http://127.0.0.1:6006 使用图形界面

基本工作流

上传视频：通过Web界面或API上传视频文件
选择语言：设置源语言和目标语言
配置参数：调整配音质量、语音风格等参数
生成配音：点击生成按钮，系统自动处理
下载结果：处理完成后下载配音视频

代码API使用

from linly_dubbing import DubbingPipeline

# 初始化管道
pipeline = DubbingPipeline(
    source_lang="zh",
    target_lang="en",
    voice_style="professional"
)

# 处理视频
result = pipeline.process(
    video_path="input_video.mp4",
    output_path="output_video.mp4"
)

print(f"处理完成：{result.output_path}")

命令行使用

# 使用命令行工具处理视频
python cli.py --input input_video.mp4 --output output_video.mp4 --source-lang zh --target-lang en

应用场景实例

案例1：在线教育平台多语言课程

场景：一家在线教育平台希望将中文课程视频翻译成英语、西班牙语和日语，以拓展国际市场。

解决方案：

# 批量处理教育视频
educator_pipeline = DubbingPipeline(profile="educational")
videos = ["lesson1.mp4", "lesson2.mp4", "lesson3.mp4"]
target_languages = ["en", "es", "ja"]

for video in videos:
    for lang in target_languages:
        educator_pipeline.process(
            video_path=video,
            output_path=f"{video}_{lang}.mp4",
            target_lang=lang
        )

成效：

处理时间减少 80%（从数周缩短到几天）
配音质量一致性好，学员满意度提升
平台国际用户增长 200%

案例2：企业全球培训材料本地化

场景：跨国公司需要将英语培训视频本地化为10种语言，用于全球员工培训。

特殊需求：

保持专业术语准确性
确保口型同步自然
需要批量处理数百个视频

解决方案：

# 配置专业术语词典
custom_glossary:
  - term: "KPIs"
    translations:
      zh: "关键绩效指标"
      ja: "主要業績評価指標"
      de: "Leistungskennzahlen"

# 使用高质量语音合成模式
quality_profile: "enterprise"
voice_cloning: true
lip_sync: true

成果：

术语准确率 99%
员工培训效果提升 40%
本地化成本降低 70%

案例3：自媒体内容国际化

场景：YouTube内容创作者希望将中文视频配音为英语，吸引国际观众。

工作流：

使用Linly-Dubbing WebUI上传视频
选择英语作为目标语言
选择"entertainment"语音风格
添加幽默感调整参数
一键生成并下载

结果：

视频国际观众增长 300%
观众保留率提升 50%
广告收入增加 150%

高级功能与定制

自定义语音模型

# 训练自定义语音克隆模型
from linly_dubbing import VoiceTrainer

trainer = VoiceTrainer()
trainer.train(
    audio_samples=["sample1.wav", "sample2.wav"],
    output_model="my_voice_model",
    training_hours=2
)

# 使用自定义模型
pipeline = DubbingPipeline(
    voice_model="my_voice_model",
    lip_sync_level="high"
)

实时处理API

from linly_dubbing import StreamingDubbing

# 创建实时处理实例
streamer = StreamingDubbing(
    source_lang="zh",
    target_lang="en",
    latency_mode="low"
)

# 实时处理音频流
def audio_callback(audio_chunk):
    translated_audio = streamer.process_chunk(audio_chunk)
    return translated_audio

# 集成到实时视频会议系统

质量优化配置

# 高级质量配置
quality_settings:
  audio_quality: "high"  # [low, medium, high, lossless]
  sync_precision: 0.95   # 口型同步精度
  noise_reduction: true  # 降噪处理
  watermark: false       # 添加水印
  format: "mp4"          # 输出格式

性能数据

指标	标准模式	高质量模式
处理速度（分钟视频）	2-3分钟	5-8分钟
语音自然度（MOS评分）	4.2/5.0	4.8/5.0
口型同步准确率	92%	98%
翻译准确率	95%	99%
内存占用	4GB GPU + 8GB RAM	8GB GPU + 16GB RAM