AI 视频翻译工具技术演进分析：从 ASR 到多模态端到端

# 技术原理：先用 FFmpeg 从容器中抽取混合音轨，再用 Demucs 做源分离（人声/背景）。
# 输入：video.mp4  输出：vocals.wav（人声）、no_vocals.wav（背景/氛围）
# 关键参数：Demucs 模型 two_stems='vocals'，采样率建议 16k/44.1k
# 边界与取舍：Demucs 对复杂混音（多人合唱+强配乐）仍有串扰；纯 FFmpeg 无法分离人声。
import subprocess, os

def extract_mixed(video_in, mixed_out):
    subprocess.run(["ffmpeg","-y","-i",video_in,"-vn","-ac","1","-ar","44100",mixed_out], check=True)

def separate_sources(mixed_in, out_dir):
    # 示意调用 Demucs CLI；需本地安装 demucs
    subprocess.run([
        "demucs","-n","htdemucs","-o",out_dir,
        "--two-stems","vocals",mixed_in
    ], check=True)

extract_mixed("video.mp4", "mixed.wav")
separate_sources("mixed.wav", "separated")
# 产物：separated/htdemucs/video/vocals.wav + no_vocals.wav

# 技术原理：Whisper 端到端 ASR，输出带 word/segment 时间戳的转写。
# 输入：vocals.wav（3.1 产出的人声）  输出：带时码的 segments
# 关键参数：language 指定语种；word_timestamps 开启词级时码；model 大小权衡精度/速度
# 边界与取舍：小模型快但易漏专有名词；长音频需分段避免显存溢出。
import whisper, os

model = whisper.load_model(os.environ.get("WHISPER_SIZE","medium"))
result = model.transcribe(
    "separated/htdemucs/video/vocals.wav",
    language="zh",
    word_timestamps=True,
    beam_size=5,
)

for seg in result["segments"]:
    print(f"[{seg['start']:.2f} -> {seg['end']:.2f}] {seg['text']}")

# 技术原理：基于规则 + 轻量模型的文本清洗与重切分。
# 输入：ASR segments（含 start/end/text）  输出：清洗后、重对齐的字幕单元
# 关键参数：FILLERS 列表、MAX_LINE 行宽、MIN_DUR 最短时长
# 边界与取舍：规则过滤会误伤某些口语化表达，需保留可回退的原始文本。
FILLERS = {"呃", "那个", "嗯", "啊", "就是说"}

def clean_text(t: str) -> str:
    toks = [w for w in t.split() if w not in FILLERS]
    return "".join(toks)

def repack(segments, max_chars=18, min_dur=1.2):
    out = []
    buf, t0, t1 = "", None, None
    for s in segments:
        text = clean_text(s["text"])
        if t0 is None: t0, t1 = s["start"], s["end"]
        buf += text
        t1 = s["end"]
        if len(buf) >= max_chars or (t1 - t0) >= min_dur:
            out.append({"start": t0, "end": t1, "text": buf})
            buf, t0, t1 = "", None, None
    if buf:
        out.append({"start": t0, "end": t1, "text": buf})
    return out

# 技术原理：以"术语表 + 长度约束 + 风格指令"驱动大模型完成翻译/改写，保证一致性。
# 输入：原文 text、术语表 glossary、最大字符数 max_chars、风格 style
# 输出：译文（受术语表约束、受长度约束）
# 关键参数：model 名称、temperature（低值更稳定）、max_chars 控制字幕行宽
# 边界与取舍：大模型可能忽略术语表，需后处理校验；长度硬截断会破坏语义，应优先"改写压缩"。
import os, openai

client = openai.OpenAI(api_key=os.environ["LLM_API_KEY"])
GLOSSARY = {"林晚": "Lin Wan", "江城": "Jiangcheng", "星河科技": "Galaxy Tech"}  # 示例术语

def translate_with_glossary(text, max_chars=18, style="口语、贴近目标语习惯"):
    gls = "\n".join(f"{k} -> {v}" for k, v in GLOSSARY.items())
    prompt = (
        f"术语表（必须严格沿用，不得更改）：\n{gls}\n"
        f"风格要求：{style}\n"
        f"约束：译文总字符数尽量不超过 {max_chars}，优先通过缩写/改写压缩而非硬截断。\n"
        f"请将以下中文译为英文：\n{text}"
    )
    r = client.chat.completions.create(
        model=os.environ["LLM_MODEL"],
        temperature=0.3,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )
    return r.choices[0].message.content

# 长度适配后处理：若仍超长，触发二次压缩
def adapt_length(text, max_chars):
    if len(text) <= max_chars:
        return text
    return translate_with_glossary(text, max_chars=max_chars, style="极简、保留核心信息")

# 技术原理：通用 TTS / 声纹克隆占位调用（POST JSON）。
# 输入：text 译文、reference_audio 参考音色、voice_id 可选
# 输出：合成音频二进制
# 关键参数：参考音频时长（小样本通常 10–40s）、语速 rate、情感标签 emotion
# 边界与取舍：声纹克隆涉及肖像/声音权，商用需授权；相似度为主观评测，非可验证硬指标。
import os, requests

def clone_and_synthesize(text, reference_audio, emotion="neutral"):
    resp = requests.post(
        os.environ["TTS_ENDPOINT"],   # 示意占位，非官方端点
        headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['TTS_API_KEY']}"},
        json={
            "text": text,
            "reference_audio": reference_audio,
            "emotion": emotion,
            "rate": 1.0,
        },
        timeout=60,
    )
    resp.raise_for_status()
    return resp.content  # 返回 wav/mp3 字节

# 技术原理：先用 diarization 给每段 ASR 标说话人，再按角色路由不同克隆音色。
# 输入：ASR segments + diarization 结果  输出：带 speaker 标签的配音任务列表
# 关键参数：num_speakers 预估角色数、聚类阈值
# 边界与取舍：自动分离对"旁白/多人同时说话"敏感，需人工抽检修正。
from pyannote.audio import Pipeline

diar = Pipeline.from_pretrained(
    "pyannote/speaker-diarization-3.1",
    use_auth_token=os.environ["HF_TOKEN"]
)
ROLE_VOICE = {"SPEAKER_00": "voice_id_A", "SPEAKER_01": "voice_id_B"}

def assign_voice(segments, diar_result):
    tasks = []
    for seg in segments:
        spk = diar_result.lookup(seg["start"], seg["end"])
        tasks.append({"text": seg["text"], "voice": ROLE_VOICE.get(spk)})
    return tasks

# 技术原理：音频驱动口型重绘（伪代码），示意而非可运行实现。
# 输入：视频帧序列 frames、目标音频 audio、口型模型 model
# 输出：口型对齐后的视频帧
# 关键参数：嘴部检测置信阈值、重绘强度 blend
# 边界与取舍：侧脸/遮挡/快速转头场景易失败；算力消耗大，长视频成本高。
def lip_sync(frames, audio, model, blend=0.8):
    out = []
    for frame, t in zip(frames, timeline(audio)):
        mask = detect_mouth(frame)            # 嘴部掩码
        if mask is None:                      # 遮挡/侧脸跳过
            out.append(frame); continue
        params = audio_to_mouth(audio, t, model)   # 音频→口型参数
        new_mouth = render_mouth(params)
        frame = composite(frame, new_mouth, mask, blend)
        out.append(frame)
    return compose_video(out, audio)

# 技术原理：FFmpeg 把字幕文件压制进视频（叠加）；擦除需额外 inpaint 管线（此处不展开）。
# 输入：译制后视频 video.mp4、字幕 sub.srt  输出：带字幕成片 out.mp4
# 关键参数：字幕字体/位置/编码（中文需指定字体文件）、softsub 可选封装不烧录
# 边界与取舍：叠加是稳定可控环节；无痕擦除不在本示例能力内，需接独立修复工具。
import subprocess

def burn_subtitle(video_in, srt_in, out, font="NotoSansSC-Regular.otf"):
    vf = f"subtitles={srt_in}:force_style='FontName={font},FontSize=22'"
    subprocess.run(["ffmpeg","-y","-i",video_in,"-vf",vf,out], check=True)

# 背景音复用：把 3.1 的 no_vocals.wav 与译文配音混流
def mux_background(vocal_dub, bg_music, out):
    subprocess.run([
        "ffmpeg","-y","-i",vocal_dub,"-i",bg_music,
        "-filter_complex","[0:a][1:a]amix=inputs=2:duration=longest[a]",
        "-map","0:v","-map","[a]",out
    ], check=True)

# 技术原理：异步并发提交批量译制任务，带限流与失败重试。
# 输入：文件清单 files  输出：各任务结果（含状态）
# 关键参数：并发数 concurrency、重试次数、单项目集数上限（如 300）
# 边界与取舍：并发受套餐限制；长视频超时长上限需先切片再提交。
import os, asyncio, aiohttp

async def process_one(session, url, payload, retries=3):
    for i in range(retries):
        try:
            async with session.post(url, json=payload,
                headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['API_KEY']}"}) as r:
                return await r.json()
        except Exception:
            await asyncio.sleep(2 ** i)   # 指数退避
    return {"status": "failed"}

async def batch(files, concurrency=5):
    sem = asyncio.Semaphore(concurrency)
    async with aiohttp.ClientSession() as s:
        async def limited(f):
            async with sem:
                return await process_one(s, os.environ["API_URL"], {"file": f})
        return await asyncio.gather(*[limited(f) for f in files])

# asyncio.run(batch(file_list))  # 实际调用入口