🎬 Whisper Subtitles

AI-powered subtitle generator using OpenAI Whisper

---

🌐 Поддерживаемые языки интерфейса / Supported Interface Languages

Интерфейс приложения доступен на 15 языках / The interface is available in 15 languages:

🇷🇺 Русский	🇬🇧 English	🇺🇦 Українська	🇰🇿 Қазақша
🇩🇪 Deutsch	🇫🇷 Français	🇪🇸 Español	🇮🇹 Italiano
🇧🇷 Português	🇯🇵 日本語	🇨🇳 中文	🇰🇷 한국어
🇹🇷 Türkçe	🇸🇦 العربية	🇮🇳 हिन्दी

📖 Инструкция / Documentation: 🇷🇺 Русский | 🇬🇧 English

---

🇷🇺 Русский

📋 Описание

👂 Создано для людей, которые заслуживают смотреть любое видео без барьеров

Whisper Subtitles — это не просто программа, это мост между миром звука и текста.

🎬 Миллионы фильмов, сериалов и видео не имеют субтитров. Для людей с нарушениями слуха это означает невозможность наслаждаться контентом, который доступен всем остальным.

Whisper Subtitles меняет это:

• 🏠 Домашние видео — семейные записи станут доступны всем членам семьи
• 🎥 Фильмы без субтитров — наконец-то можно смотреть!
• 📚 Видеолекции — обучение без ограничений
• 🌍 Документальные фильмы — познавайте мир без барьеров
• 🎙️ Подкасты и интервью — вся информация теперь в тексте

Приложение использует передовую нейросеть OpenAI Whisper, оптимизированную для процессоров Intel через OpenVINO, что позволяет запустить его даже на недорогих мини-ПК.

✨ Возможности

• 🎯 Автоматическое распознавание речи — поддержка 99 языков
• 📁 Множество источников — загрузка видео, URL, магнет-ссылки, торренты
• 🎬 Любые форматы видео — MKV, MP4, AVI, MOV, WebM и другие
• 🎵 Выбор аудиодорожки — возможность выбрать нужную дорожку при обработке
• 📦 Выборочная загрузка — в торрентах можно выбрать только нужные серии/файлы
• ▶️ Онлайн просмотр — смотрите обработанные видео прямо в браузере
• 📝 Экспорт субтитров — скачивание в SRT формате
• 🎬 Вшивание субтитров — субтитры добавляются как отдельная дорожка в видеофайл
• 🎨 Современный интерфейс — адаптивный дизайн на 15 языках
• ⚡ Оптимизация Intel — ускорение через OpenVINO
• 🔒 Безопасность — авторизация с JWT токенами

📸 Интерфейс

Главный экран приложения

🎬 Демонстрация

▶️ Обработка одного видео

one_video.mp4

🔗 Загрузка торрента (полный процесс)

torrent_full.mp4

📦 Выбор серий в торренте

https://github.com/user-attachments/assets/torrent_multi.mp4

⚙️ Настройки

Языки интерфейса	Модели распознавания	Настройки

🖥️ Системные требования

Компонент	Минимум	Рекомендуется
CPU	Intel N100	Intel N150+ / Core i5+
RAM	4 GB	8+ GB
Диск	10 GB	50+ GB (для моделей и видео)
ОС	Linux (Docker)	Ubuntu 22.04+

🚀 Быстрый старт

1️⃣ Клонируйте репозиторий

git clone https://github.com/timoil/whisper-subtitles.git
cd whisper-subtitles

2️⃣ Запустите Docker

docker compose up -d

Всё! Приложение запущено! 🎉

3️⃣ Откройте в браузере

http://localhost:8000

Данные для входа:

• 👤 Логин: admin
• 🔑 Пароль: admin123

⚠️ Важно! Смените пароль в настройках после первого входа!

📊 Модели Whisper

Модель	Размер	Скорость	Качество	Рекомендация
tiny	75 MB	~32x	⭐	Быстрые тесты
base	142 MB	~16x	⭐⭐	Черновики
small	466 MB	~10x	⭐⭐⭐	Баланс
medium	1.5 GB	~5x	⭐⭐⭐⭐	Хорошее качество
large-v2	3 GB	~3x	⭐⭐⭐⭐⭐	Максимальная точность
large-v3-int4	1 GB	~6x	⭐⭐⭐⭐	Самый быстрый V3
large-v3-int8	1.5 GB	~4x	⭐⭐⭐⭐⭐	Рекомендуется для Intel
large-v3-fp16	3 GB	~3x	⭐⭐⭐⭐⭐	Максимальное качество V3

🔧 Расширенная настройка

Docker Compose с GPU Intel

services:
  whisper:
    build: .
    container_name: whisper-subtitles
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./data:/app/data
      - ./models:/app/models
    devices:
      - /dev/dri:/dev/dri  # Для Intel GPU
    environment:
      - SECRET_KEY=${SECRET_KEY}
      - DEFAULT_MODEL=${DEFAULT_MODEL:-large-v3-int8}
      - CPU_THREADS=${CPU_THREADS:-4}
    restart: unless-stopped

Размещение за Nginx

server {
    listen 80;
    server_name subtitles.example.com;

    location / {
        proxy_pass http://localhost:8000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        client_max_body_size 10G;  # Для больших видео
    }
}

📁 Структура проекта

whisper-subtitles/
├── app/                    # Исходный код приложения
│   ├── static/            # Статические файлы (CSS, JS)
│   │   └── locales/       # Файлы локализаций
│   ├── tasks/             # Фоновые задачи
│   ├── main.py            # Точка входа FastAPI
│   └── database.py        # База данных SQLite
├── data/                   # Данные (создаётся автоматически)
│   ├── uploads/           # Загруженные файлы
│   ├── downloads/         # Скачанные файлы
│   ├── temp/              # Временные файлы
│   └── output/            # Готовые субтитры
├── models/                 # Модели Whisper (скачиваются автоматически)
├── docker-compose.yml      # Docker конфигурация
├── Dockerfile             # Сборка образа
├── requirements.txt       # Python зависимости
└── .env.example           # Пример переменных окружения

❓ Частые вопросы

Как изменить порт?

В docker-compose.yml измените:

ports:
  - "8080:8000"  # Теперь доступно на порту 8080

Где хранятся субтитры?

В папке ./data/output/ в формате SRT.

Можно ли использовать без Docker?

Да, но потребуется вручную установить FFmpeg, aria2 и Python зависимости.

📄 Лицензия

Этот проект предназначен только для некоммерческого использования.

---

🇬🇧 English

📋 Description

👂 Created for people who deserve to watch any video without barriers

Whisper Subtitles is not just software, it's a bridge between the world of sound and text.

🎬 Millions of movies, TV shows, and videos don't have subtitles. For people with hearing impairments, this means being unable to enjoy content that's available to everyone else.

Whisper Subtitles changes this:

• 🏠 Home videos — family recordings become accessible to all family members
• 🎥 Movies without subtitles — finally, you can watch them!
• 📚 Video lectures — learning without limitations
• 🌍 Documentaries — explore the world without barriers
• 🎙️ Podcasts and interviews — all information now in text

The application uses the cutting-edge OpenAI Whisper neural network, optimized for Intel processors via OpenVINO, allowing it to run even on affordable mini-PCs.

✨ Features

• 🎯 Automatic speech recognition — 99 languages supported
• 📁 Multiple input sources — video files, URLs, magnet links, torrents
• 🎬 Any video format — MKV, MP4, AVI, MOV, WebM and more
• 🎵 Audio track selection — choose the desired audio track during processing
• 📦 Selective download — download only specific episodes/files from torrents
• ▶️ Online playback — watch processed videos directly in your browser
• 📝 Subtitle export — download in SRT format
• 🎬 Subtitle embedding — subtitles are added as a separate track in the video file
• 🎨 Modern interface — responsive design in 15 languages
• ⚡ Intel optimization — OpenVINO acceleration
• 🔒 Security — JWT token authorization

📸 Interface

Main application screen

🎬 Demo

▶️ Processing a single video

one_video.mp4

🔗 Torrent download (full process)

torrent_full.mp4

📦 Selecting episodes from torrent

https://github.com/user-attachments/assets/torrent_multi.mp4

⚙️ Settings

Interface Languages	Recognition Models	Settings

🖥️ System Requirements

Component	Minimum	Recommended
CPU	Intel N100	Intel N150+ / Core i5+
RAM	4 GB	8+ GB
Storage	10 GB	50+ GB (for models and videos)
OS	Linux (Docker)	Ubuntu 22.04+

🚀 Quick Start

1️⃣ Clone the repository

git clone https://github.com/timoil/whisper-subtitles.git
cd whisper-subtitles

2️⃣ Start Docker

docker compose up -d

That's it! The app is running! 🎉

3️⃣ Open in browser

http://localhost:8000

Login credentials:

• 👤 Username: admin
• 🔑 Password: admin123

⚠️ Important! Change your password in settings after first login!

📊 Whisper Models

Model	Size	Speed	Quality	Recommendation
tiny	75 MB	~32x	⭐	Quick tests
base	142 MB	~16x	⭐⭐	Drafts
small	466 MB	~10x	⭐⭐⭐	Balance
medium	1.5 GB	~5x	⭐⭐⭐⭐	Good quality
large-v2	3 GB	~3x	⭐⭐⭐⭐⭐	Maximum accuracy
large-v3-int4	1 GB	~6x	⭐⭐⭐⭐	Fastest V3
large-v3-int8	1.5 GB	~4x	⭐⭐⭐⭐⭐	Recommended for Intel
large-v3-fp16	3 GB	~3x	⭐⭐⭐⭐⭐	Maximum quality V3

🔧 Advanced Configuration

Docker Compose with Intel GPU

services:
  whisper:
    build: .
    container_name: whisper-subtitles
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./data:/app/data
      - ./models:/app/models
    devices:
      - /dev/dri:/dev/dri  # For Intel GPU
    environment:
      - SECRET_KEY=${SECRET_KEY}
      - DEFAULT_MODEL=${DEFAULT_MODEL:-large-v3-int8}
      - CPU_THREADS=${CPU_THREADS:-4}
    restart: unless-stopped

Nginx Reverse Proxy

server {
    listen 80;
    server_name subtitles.example.com;

    location / {
        proxy_pass http://localhost:8000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        client_max_body_size 10G;  # For large videos
    }
}

📁 Project Structure

whisper-subtitles/
├── app/                    # Application source code
│   ├── static/            # Static files (CSS, JS)
│   │   └── locales/       # Localization files
│   ├── tasks/             # Background tasks
│   ├── main.py            # FastAPI entry point
│   └── database.py        # SQLite database
├── data/                   # Data (created automatically)
│   ├── uploads/           # Uploaded files
│   ├── downloads/         # Downloaded files
│   ├── temp/              # Temporary files
│   └── output/            # Ready subtitles
├── models/                 # Whisper models (downloaded automatically)
├── docker-compose.yml      # Docker configuration
├── Dockerfile             # Image build
├── requirements.txt       # Python dependencies
└── .env.example           # Environment variables example

❓ FAQ

How to change the port?

In docker-compose.yml change:

ports:
  - "8080:8000"  # Now available on port 8080

Where are subtitles stored?

In ./data/output/ folder in SRT format.

Can I use without Docker?

Yes, but you'll need to manually install FFmpeg, aria2 and Python dependencies.

📄 License

This project is for non-commercial use only.

---

Made with ❤️ using open source software

⬆️ Back to top