Blue-B/WhisperSubTranslate

A free, local desktop app to extract subtitles (SRT) from video and translate them into any language — unlimited use, no signup, no cloud.

WhisperSubTranslate – 빠른 개요

기능 – 비디오 파일을 가져와 whisper.cpp로 로컬에서 음성을 텍스트로 변환한 후 생성된 자막을 번역합니다. 모든 무거운 작업은 컴퓨터에서 처리할 수 있습니다. 모델을 처음 다운로드할 때만 인터넷 연결이 필요합니다.

주요 포인트

로컬 받아쓰기 – 업로드 없음, 계정 없음. Whisper 모델(tiny‑base‑large‑v3‑turbo, 비영어 콘텐츠의 타이밍 개선을 위한 특수 Sync 모델 포함)을 사용합니다.
오프라인 번역 – 선택 사항으로 Tencent Hy‑MT2 모델(1.8 B ≈ 1 GB, 7 B ≈ 6 GB)을 지원합니다. 다운로드 후 번역은 완전히 오프라인으로 실행되며 API 키가 필요 없습니다.
온라인 번역 – 클라우드 서비스를 선호하는 경우 MyMemory(무료), DeepL, OpenAI, Gemini, Claude 및 사용자 정의 OpenAI 호환 엔드포인트를 지원합니다.
데스크톱 앱 – Electron + Node.js로 구축되었으며 휴대용 Windows ZIP(약 2 GB)으로 패키징됩니다. Linux는 소스에서 빌드할 수 있습니다.
편리한 UI – 큐, 진행률 표시줄, 작업 기록, 모든 모델과 설정을 USB에 보관하는 "휴대용 데이터" 모드를 제공합니다.

중요한 이유 – 음성 인식 엔진 Whisper와 최첨단 번역 모델을 하나의 실행하기 쉬운 프로그램에 통합하여, 비디오나 텍스트를 제3자 서비스에 보내지 않고도 누구나 다국어 자막을 만들 수 있습니다.

Releases 페이지에서 Windows ZIP(약 2.15 GB)을 다운로드합니다. 사전 빌드된 패키지에는 Python이나 CUDA 툴킷이 필요 없습니다.
ZIP을 폴더에 추출하고 WhisperSubTranslate.exe를 실행합니다.
짧은 비디오를 추가하고 음성 언어(또는 자동)를 선택한 다음 번역 → 번역 없음으로 두고 추출 시작을 클릭합니다.
첫 실행 시 기본 Whisper 모델(large‑v3‑turbo, 약 1.6 GB)이 다운로드됩니다. 받아쓰기가 완료되면 비디오 옆에 .srt 파일이 생성됩니다.
번역하려면 Hy‑MT2(로컬) 또는 온라인 엔진을 선택하고 대상 언어를 선택한 후 작업을 다시 실행하거나 기존 SRT를 로드합니다. Hy‑MT2 모델(1.8 B, 약 1 GB)은 첫 사용 시 다운로드됩니다.

디스크 및 대역폭 – 앱 + 기본 음성 모델 다운로드에 약 3.8 GB, 1.8 B 번역 모델을 추가하면 약 1 GB 추가로 예상됩니다.

핵심 스택 – Electron 프론트엔드, Node.js(≥ 22.12), CUDA/Vulkan 지원으로 컴파일된 whisper.cpp, npm을 통해 번들된 FFmpeg.
모델 처리 – 모델은 %APPDATA%\whispersubtranslate(또는 자체 포함 설치의 경우 portable-data/)에 저장됩니다. SHA‑256 해시로 무결성을 검증합니다.
GPU 지원 – Whisper는 CUDA 또는 Vulkan 호환 GPU에서 실행할 수 있습니다. 번역 백엔드도 가능한 경우 CUDA/Vulkan을 자동 선택하고, 그렇지 않으면 CPU로 폴백합니다.
빌드 – npm ci로 종속성을 설치하고 whisper.cpp를 빌드합니다. Windows 빌드: npm run build-win. Linux 빌드에는 cmake, build-essential, git, ffmpeg 및 선택적으로 CUDA 툴킷이 필요합니다.
확장성 – UI 문자열은 locales/*.json에 있으며 Weblate를 통해 번역할 수 있습니다. 새 번역 대상이나 UI 언어 추가는 docs/TRANSLATION.md의 가이드를 따릅니다.

라이선스: 애플리케이션 코드는 GPL‑3.0.
핵심 구성 요소: whisper.cpp(Georgi Gerganov), Tencent Hy‑MT2, FFmpeg, Faster‑Whisper, Silero VAD 및 다양한 npm 패키지.
자금 지원: GitHub Sponsors, Buy Me A Coffee, PayPal.