WhisperSubTranslate

Blue-B活跃维护

本地运行的桌面工具，从视频中提取语音生成 SRT 字幕并翻译成任意语言，全程离线、无需注册、不限次数。

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

v2.5.2发布于 2026-10-10 13:26 UTC839star +4 / 7 天69fork同步于 2026-11-09 11:50 UTC

字幕生成语音转文字机器翻译离线本地视频字幕

对比 GitHub desktop-app electron hy-mt2 javascript local-first

怎么上手

由 README 提炼，执行前请确认

原文

Windows：下载 release 中的 WhisperSubTranslate-v<version>-win-x64.zip，完整解压到新文件夹后运行 WhisperSubTranslate.exe。开发：npm ci && npm start（Node.js >= 22.12.0）。

硬件要求按 README 说明

语音识别按模型分档：tiny/base/small 约 1GB 显存，medium 约 2GB，large-v3 约 4GB，默认 large-v3-turbo 约 2GB；NVIDIA 走 CUDA，AMD/Intel 等支持 Vulkan 的 GPU 走 Vulkan，CPU 可作回退。本地翻译 Hy-MT2 1.8B 需 2GB 显存或 4GB 内存，7B 需 8GB 显存或 12GB 内存。

需要 CUDA

下载：源码 zip·GitHub Releases（安装包）本站不镜像安装包

项目说明

由 README 自动翻译提炼

没人工点评？写下你的经验

本地把视频语音转成 SRT 并离线翻译成任意语言的桌面工具，无需注册和上传

本地运行的桌面工具，从视频中提取语音生成 SRT 字幕并翻译成任意语言，全程离线、无需注册、不限次数。

核心能力

用 whisper.cpp 本地做语音识别，视频不出本机
下载 Hy-MT2 模型后离线翻译，无需 API key
支持 MyMemory、DeepL、OpenAI、Gemini、Claude 等在线引擎
提供 Sync 与 Sync Lite 模型修复字幕时间轴漂移
任务队列、实时进度与仅本地保存的历史记录

容易踩的坑

ZIP 与 AI 模型是分开下载的，首次识别和首次本地翻译都要联网下载模型；模型默认存到系统盘 %APPDATA%\whispersubtranslate，想自包含需在首次启动前于 EXE 旁建 portable-data 目录；Linux 无 keyring 守护进程时 API key 会退化为不安全的硬编码 AES 存储。

内容由模型根据 README 生成，可能不完整或不准确，以官方文档为准。看原文 README

最近发版

5 个版本v2.5.2

全部 release

v2.5.2WhisperSubTranslate v2.5.2最新正式版2026-10-10 · 2026-10-10 13:26 UTC
Select your language below. 아래에서 언어를 선택하세요. 以下から言語を選択してください。请在下方选择语言。Wybierz język poniżej.

한국어

GPU가 여러 개인 PC를 위한 수정과, 앱 종료 시 화면 배율 문제를 고친 패치입니다.

변경 사항
- 앱을 닫을 때 Windows의 모든 창 글씨가 잠깐 크게 보였다가 돌아오는 문제를 수정했습니다. 종료 정리 과정에서 실행하던 nvidia-smi --gpu-reset이 Windows에서는 모든 GPU의 NVIDIA 디스플레이 드라이버를 재시작하는 명령이었습니다. 이 호출을 제거했으며, 작업 프로세스를 종료하는 것만으로 GPU 메모리는 해제됩니다.
- CUDA GPU가 2개 이상인 PC에서는 처리 장치 목록에 GPU 0: 이름, GPU 1: 이름처럼 각 GPU가 표시됩니다. 하나를 고르면 음성 인식, 싱크 엔진과 로컬 번역이 그 GPU만 사용합니다. 번호는 nvidia-smi에 표시되는 순서와 같고, 선택은 저장되어 다음 실행에도 유지됩니다. 로컬 번역 모델을 이미 불러온 뒤 GPU를 바꾸면 번역에는 앱을 다시 시작한 뒤 반영됩니다.
- 기존 자동, GPU, CPU 선택은 이전과 같게 동작하며, GPU가 1개인 PC에는 새 항목이 표시되지 않습니다. Vulkan으로 동작하는 GPU의 개별 선택은 이번 버전에 포함되지 않습니다.
사용 안내

Windows에서는 WhisperSubTranslate-v2.5.2-win-x64.zip을 새 폴더에 풀고 WhisperSubTranslate.exe를 실행하세요. 기존 포터블 데이터를 옮길 경우 앱을 종료하고 portable-data 폴더를 백업한 뒤 복사하세요.

whisper.cpp는 v1.9.1을 유지하며, 엔진과 모델 파일은 바뀌지 않았습니다. GPU 개별 선택은 실제 GPU 2개 환경 대신 GPU 목록을 모의한 앱 실행과 단일 GPU의 whisper.cpp 장치 제한 시험으로 확인했습니다.

English

A patch for PCs with multiple GPUs and for a screen scaling problem when the app exits.

Changes
- Fixed all Windows text briefly appearing enlarged when the app closed. Exit cleanup ran nvidia-smi --gpu-reset, which on Windows restarts the NVIDIA display driver for every GPU. The call has been removed; ending the app's work processes already releases GPU memory.
- On PCs with two or more CUDA GPUs, the device list shows each GPU as GPU 0: name, GPU 1: name. Selecting one limits transcription, the sync engine and local translation to that GPU. Numbers follow the nvidia-smi order, and the choice is saved for the next launch. If a local translation model is already loaded, restart the app for a new GPU choice to apply to translation.
- Automatic, GPU and CPU work as before, and single-GPU PCs see no new options. Selecting an individual Vulkan GPU is not included in this release.
Usage

On Windows, extract WhisperSubTranslate-v2.5.2-win-x64.zip into a new folder and run WhisperSubTranslate.exe. If moving portable data, close the app and back up the portable-data folder before copying it.

whisper.cpp remains at v1.9.1, and engine and model files are unchanged. GPU selection was checked with a simulated GPU list in the app and a whisper.cpp device-restriction test on a single GPU, not on a physical two-GPU system.

日本語

複数のGPUを搭載したPC向けの修正と、アプリ終了時の画面表示倍率の問題を修正したパッチです。

変更点
- アプリを閉じるとWindowsのすべてのウィンドウの文字が一瞬大きく表示される問題を修正しました。終了処理で実行していた nvidia-smi --gpu-reset は、WindowsではすべてのGPUのNVIDIAディスプレイドライバーを再起動するコマンドでした。この呼び出しを削除しました。作業プロセスを終了するだけでGPUメモリは解放されます。
- CUDA GPUを2基以上搭載したPCでは、処理デバイスの一覧に GPU 0: 名前、GPU 1: 名前 のように各GPUが表示されます。1つを選ぶと、音声認識、同期エンジン、ローカル翻訳がそのGPUのみを使用します。番号は nvidia-smi の表示順と同じで、選択は保存され次回起動時も維持されます。ローカル翻訳モデルを読み込んだ後にGPUを変更した場合、翻訳への反映にはアプリの再起動が必要です。
- 既存の自動、GPU、CPUは従来どおり動作し、GPUが1基のPCには新しい項目は表示されません。Vulkanで動作するGPUの個別選択は今回含まれていません。
利用方法

WindowsではWhisperSubTranslate-v2.5.2-win-x64.zipを新しいフォルダーに展開し、WhisperSubTranslate.exeを実行してください。ポータブルデータを移す場合は、アプリを終了し、portable-dataをバックアップしてからコピーしてください。

whisper.cppはv1.9.1のままで、エンジンとモデルファイルは変更されていません。GPUの個別選択は、実際の2基構成ではなく、GPU一覧を模擬したアプリの実行と単一GPUでのwhisper.cppデバイス制限テストで確認しました。

中文

本补丁针对多GPU电脑进行了修正，并修复了退出应用时屏幕缩放异常的问题。

变更
- 修复关闭应用时 Windows 所有窗口文字短暂放大后恢复的问题。退出清理时执行的 nvidia-smi --gpu-reset 在 Windows 上会重启所有 GPU 的 NVIDIA 显示驱动。现已移除该调用，结束工作进程即可释放 GPU 显存。
- 在配备两块及以上 CUDA GPU 的电脑上，处理设备列表会以 GPU 0: 名称、GPU 1: 名称 的形式显示每块 GPU。选择其中一块后，语音识别、同步引擎和本地翻译只使用该 GPU。编号与 nvidia-smi 显示的顺序一致，选择会被保存，下次启动时保持不变。如果本地翻译模型已加载，更换 GPU 后需重启应用才会应用到翻译。
- 原有的自动、GPU、CPU 选项行为不变，单 GPU 电脑不会显示新选项。本版本不包含单独选择 Vu
v2.5.1WhisperSubTranslate v2.5.12026-09-27 · 2026-09-27 14:35 UTC
查看更新说明
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한국어

로컬 번역 모델의 다운로드 검증과 번역 오류 처리를 개선하고, 앱 내부 구조와 배포 파일을 정리한 유지보수 업데이트입니다.

변경 사항
- 로컬 번역에 자동 조절 (시험) 옵션을 추가하고, 기존 하나씩 번역을 기본값으로 유지했습니다. 하나씩 번역도 선택한 GPU를 사용합니다. 자동 모드는 모델 전체가 CUDA GPU에 올라간 경우 메모리 여유와 자막 수를 확인합니다. 짧은 작업도 2개로 제한하지 않고, 같은 자막 표본의 처리 속도와 준비 비용에 비해 남은 작업량이 충분한지 비교합니다. 기본 표본 번역은 결과에 재사용하고, 시험 비용을 회수하기 어려운 작은 작업은 하나씩 처리합니다. 속도 비교 때문에 전체 시간이 늘어날 수도 있으며, Hy-MT2 1.8B와 7B에 같은 기준을 적용합니다. 추가 실행 공간을 만들지 못하거나 동시 처리 중 메모리가 부족하면 같은 GPU에서 개별 처리로 돌아갑니다. 로그에서 실제 장치, 동시 처리 수와 소요 시간을 확인할 수 있습니다. 여러 자막을 한 프롬프트에 합치는 방식은 아니며, 모든 작업에서 더 빠른 것은 아닙니다.
- 자막 본문에 숫자만 있는 줄이 있어도 자막 번호로 오인하지 않고 앞뒤 문장과 함께 번역합니다. 숫자만으로 된 자막은 번역하지 않으며, 자막 번호와 시간표시는 유지합니다.
- 저장 폴더와 기존 파일 처리 방식을 선택할 수 있습니다. 기본은 새 이름으로 저장하며, 건너뛰기 또는 성공한 뒤 덮어쓰기도 지원합니다. 추출 실패 시 이전 자막을 새 결과로 인식하지 않도록 했고, 자막과 설정 저장 중 쓰기 실패가 나도 기존 파일을 보존합니다.
- 여러 언어 중 일부만 실패하면 큐와 기록에 부분 완료로 표시합니다. 재시도는 이미 추출한 자막을 재사용해 실패한 언어만 처리하며, 성공하면 기존 실패 기록을 갱신합니다.
- 빈 번역 응답을 성공한 자막으로 저장하지 않도록 했습니다. 중지한 뒤 도착한 응답은 저장하지 않으며, 동시에 받는 로컬 모델도 각각 취소할 수 있습니다.
- 진단 정보 복사 버튼을 추가했습니다. 버전, 사용 가능한 가속 방식과 이번 실행의 최근 오류 분류만 복사하며 API 키, 파일 경로와 자막 내용은 제외합니다. 옆의 오류 로그 위치 열기로 실제 errors.log를 찾을 수 있습니다. 로그가 없으면 빈 파일을 만들지 않고 폴더를 엽니다. 원본 로그에는 개인 경로나 내용이 있을 수 있으므로 공유 전에 확인하세요.
- 복구 가능한 병렬 준비 실패나 메모리 부족은 원인과 같은 GPU에서 하나씩 재시도한다는 안내를 다섯 언어로 표시합니다. 원본 오류, 실패 단계, 모델, 실제 백엔드와 동시 처리 수를 errors.log에 남깁니다. 단순히 하나씩 처리가 선택된 경우는 오류로 기록하지 않으며, 재시도 성공을 보장하지는 않습니다.
- 설정을 빠르게 바꿀 때 늦게 끝난 자동 저장이 새 로컬 처리 모드나 공급자 모델을 이전 값으로 덮지 않도록 수정했습니다.
- 클라우드 모델 선택 목록과 요청 형식을 갱신했습니다. 저장된 모델 ID와 직접 입력한 모델은 유지합니다. 오래된 고정 요금과 무료 한도 안내를 정리했으며, 실제 이용 가능 여부와 요금은 공급자 계정에서 확인해야 합니다.
- Hy-MT2 1.8B와 7B 모델은 고정된 버전, 정확한 파일 크기, SHA-256으로 검증합니다. 기존 모델도 로드 전에 검사하며, 크기나 수정 시간이 바뀌지 않으면 검증 결과를 재사용합니다.
- 로컬 모델 다운로드에 이어받기, 재시도, 미러 전환을 적용했습니다. 새 파일 검증이 끝날 때까지 기존 모델을 보존하고, 교체 실패 시 복구합니다. 취소 직후 재시도가 아직 종료되지 않은 다운로드에 붙는 문제도 수정했습니다.
- MyMemory가 잘못된 입력을 403 상태와 함께 반환해도 할당량 문제로 반복 재시도하지 않습니다. 마지막 MyMemory 대체 번역에서도 지정한 원문 언어를 전달합니다.
- Windows 패키지에 CUDA 12 DLL을 배치하고 앱 내부 검색 경로에 등록해, 시스템에 CUDA를 별도 설치하지 않아도 로컬 번역의 자동 탐지에서 찾을 수 있게 했습니다.
- 최소 창 높이에서도 파일 선택 버튼과 지원 형식 안내가 잘리지 않도록 수정했습니다.
- 다섯 언어의 파일 추가, 중지, 작업 이력과 공유 모델 안내를 다듬었습니다. 일본어, 중국어, 폴란드어에 빠진 작은 목소리의 자막 누락 주의사항을 추가하고, 오타와 어색한 모델 설명, 모델 개수 표시를 수정했습니다.
- 창이 없거나 이미 종료된 경우 늦게 도착한 전사 출력과 진행 알림을 버려, 작업의 완료·오류 처리가 알림 전송 때문에 끊기지 않도록 했습니다. 자식 프로세스 정리 중 비워진 참조에 접근하던 예외도 수정했습니다. 백그라운드 작업 기능을 추가한 것은 아니며, Windows와 Linux에서는 마지막 창을 닫으면 기존처럼 앱이 종료되고 작업이 중지됩니다.
- 로그 표시에서 시간표시가 있는 전사 줄을 보존하고, 함께 들어온 상태 줄은 따로 번역합니다. 표시된 파일명과 오류 사유 안의 문구가 중복 번역되지 않도록 규칙 범위를 제한했습니다. 저장된 SRT나 실제 파일명을 바꾸는 수정은 아닙니다.
- 장치 설정이 자동일 때 GPU 모델 로드나 첫 컨텍스트 생성이 GPU 관련 오류로 실패하면 CPU로 재시도합니다. 이는 병렬 처리 실패 후 같은 GPU에서 하나씩 재시도하는 동작과 별개입니다. 실패한 모델은 명시적인 모델 해제나 앱 재시작 전까지 기억해 같은 시도를 반복하지 않습니다. 전환 이유는 열린 창의 로그에 다섯 언어로 표시하며, 창이 없을 때의 알림은 저장하거나 다시 표시하지 않습니다.
- DeepL 계정별 요금제 안내를 5개 언어로 수정했습니다. 오프라인 사용 전 모델 다운로드가 필요하다는 설명도 보완했습니다.
- 앱 코드를 src/ 아래 역할별로 분리했습니다. Windows 배포물에서 Linux 라이브러리와 실행 시 사용하지 않는 설치 스크립트를 제외했습니다. 개발 설치에 필요한 scripts/postinstall.js는 그대로 유지됩니다.
사용 안내

Windows에서는 WhisperSubTranslate-v2.5.1-win-x64.zip을 새 폴더에 풀고 WhisperSubTranslate.exe를 실행하세요. 기존 포터블 데이터를 옮길 경우 앱을 종료하고 portable-data 폴더를 백업한 뒤 복사하세요.

whisper.cpp는 v1.9.1을 유지합니다. 로컬 번역 모델이 손상되었거나 이 버전에서 지정한 파일과 다르면 무결성 검사가 거부하므로 해당 모델을 다시 다운로드해야 합니다.

Linux와 macOS는 README의 소스 실행 안내를 따르세요. 이번 준비 과정에서 확인한 Windows 앱 시작, GPU 감지, 테스트 사운드 확인은 모든 GPU의 실제 전사나 로컬 번역 성능 검증을 뜻하지 않습니다. 특히 Linux에서 만든 Windows 패키지는 Windows 전용 선택적 의존성이 빠질 수 있어 공식 배포용으로 간주하면 안 됩니다.

English

This maintenance update improves local translation model downloads and translation error handling, and reorganizes the application and packaged files.

Changes
- Local translation adds Automatic (experimental), keeping On
whisper-vulkan-v1.9.1whisper.cpp v1.9.1 Vulkan runtime (Windows x64)2026-09-27 · 2026-09-27 14:27 UTC
查看更新说明
whisper.cpp v1.9.1 Vulkan runtime for Windows x64

This is a runtime dependency used by the WhisperSubTranslate installer, not an application update.

The original archive has been restored without changing its contents. It contains the whisper.cpp v1.9.1 Vulkan CLI and runtime libraries.
- File: whisper-vulkan-v1.9.1-win-x64.zip
- Size: 23,357,324 bytes
- SHA-256: 9524205a8f74c69a327c2a4316d1cae2857c507b344a563bf55f0e45c7093f20
- Upstream source: https://github.com/ggml-org/whisper.cpp/tree/v1.9.1
The checksum, upstream MIT license and third-party notices are attached. This support release is not marked as the latest application release.
v2.5.0WhisperSubTranslate v2.5.02026-08-26 · 2026-08-26 19:38 UTC
查看更新说明
Select your language: Click the toggle (▼) below to expand your preferred language. 언어 선택: 아래 토글(▼)을 클릭해 원하는 언어를 펼쳐 보세요. 言語選択: 下のトグル（▼）をクリックして希望の言語を展開してください。 选择语言: 点击下方折叠按钮(▼)展开您的首选语言。 Wybór języka: Kliknij przełącznik (▼) poniżej, aby rozwinąć preferowany język.

개요

WhisperSubTranslate v2.5.0은 호환되는 Windows GPU에 Vulkan 가속을 추가하고, 모델과 실행 파일 다운로드의 무결성과 복구 기능을 강화한 기능 릴리스입니다.

다운로드
- Windows 포터블(권장): WhisperSubTranslate-v2.5.0-win-x64.zip 압축을 푼 뒤 WhisperSubTranslate.exe를 실행하세요.
- Linux/macOS: README의 Linux Setup 안내에 따라 소스에서 실행하세요.
새 기능
- Vulkan GPU 가속: 일반 Whisper GGML 모델에서 호환되는 AMD, Intel, NVIDIA GPU를 사용할 수 있습니다. 자동 모드는 CUDA, Vulkan, CPU 순서로 시도합니다.
- 실제 백엔드 표시: 장치 상태에서 현재 CUDA, Vulkan, CPU 중 어떤 방식이 선택됐는지 확인할 수 있습니다.
- 모델 폴더 버튼: 설정에서 앱이 실제로 사용하는 모델 폴더를 바로 열 수 있습니다. 해당 폴더에 수동으로 넣은 모델도 감지합니다.
안정성 개선
- 모델, VAD, Sync 파일, whisper.cpp 실행 파일, Vulkan 런타임을 고정된 버전, 크기, SHA-256으로 검증합니다.
- 중단된 다운로드는 .partial 파일에서 이어받고, 공식 서버가 차단된 환경에서는 미러로 전환합니다.
- 잘못된 크기, 손상된 해시, 비정상 Range 응답은 설치 완료로 처리하지 않습니다.
- Sync 설치의 디스크 검사는 기존 부분 다운로드와 검증된 엔진 압축 파일을 반영합니다.
- 음성이 없는 영상도 성공 결과가 실제 파일을 가리키도록 빈 SRT를 생성합니다.
호환성 안내
- Vulkan 가속은 일반 Whisper 모델에 적용됩니다.
- Sync와 Sync Lite는 기존과 같이 NVIDIA CUDA 또는 CPU를 사용합니다. AMD와 Intel 환경에서는 CPU로 실행됩니다.
- 기존 설정, 모델, 기록, 포터블 데이터 위치는 그대로 유지됩니다.
출시 검증
- Windows에서 NVIDIA와 AMD Vulkan 장치로 실제 음성을 SRT로 변환했습니다.
- CPU 실제 전사, Electron E2E, 상호작용 테스트, 다운로드 복구 테스트를 통과했습니다.
- 릴리스 ZIP에는 라이선스와 제3자 고지가 포함되며 SHA-256 체크섬이 함께 제공됩니다.
Overview

WhisperSubTranslate v2.5.0 adds Vulkan acceleration for compatible Windows GPUs and strengthens the integrity and recovery of model and executable downloads.

Download
- Windows Portable (Recommended): WhisperSubTranslate-v2.5.0-win-x64.zip Extract the archive, then run WhisperSubTranslate.exe.
- Linux/macOS: Run from source by following Linux Setup in the README.
New features
- Vulkan GPU acceleration: normal Whisper GGML models can use compatible AMD, Intel, and NVIDIA GPUs. Automatic mode tries CUDA, then Vulkan, then CPU.
- Active backend status: the device panel shows whether CUDA, Vulkan, or CPU was selected.
- Model-folder button: Settings can open the exact model directory used by the app. Models placed there manually are detected too.
Reliability improvements
- Models, VAD, Sync files, whisper.cpp executables, and the Vulkan runtime are checked against pinned versions, sizes, and SHA-256 digests.
- Interrupted downloads resume from .partial files and can switch to the mirror when the official endpoint is blocked.
- Wrong sizes, hash mismatches, and invalid byte-range responses cannot be promoted to installed files.
- Sync disk checks account for existing partial downloads and a previously verified engine archive.
- A successful transcription with no speech now creates a real empty SRT instead of returning a missing path.
Compatibility notes
- Vulkan acceleration applies to normal Whisper models.
- Sync and Sync Lite continue to use NVIDIA CUDA or CPU. They run on CPU on AMD and Intel systems.
- Existing settings, models, history, and portable-data locations remain compatible.
Release validation
- Real audio was transcribed to SRT on Windows with both NVIDIA and AMD Vulkan devices.
- Real CPU transcription, Electron E2E, interaction tests, and download-recovery tests passed.
- The release ZIP includes license and third-party notices and is published with a SHA-256 checksum.
概要

WhisperSubTranslate v2.5.0は、対応するWindows GPU向けのVulkanアクセラレーションを追加し、モデルと実行ファイルのダウンロード検証および復旧機能を強化した機能リリースです。

ダウンロード
- Windowsポータブル(推奨): WhisperSubTranslate-v2.5.0-win-x64.zip 展開後、WhisperSubTranslate.exeを実行してく
v2.4.6WhisperSubTranslate v2.4.62026-08-09 · 2026-08-09 08:27 UTC
查看更新说明
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개요

WhisperSubTranslate v2.4.6 — 음성 엔진 안정화 릴리즈. v2.4.4/v2.4.5에서 "whisper-cli not found" 오류를 겪은 사용자를 위한 업데이트입니다. 음성 엔진을 v2.4.3에서 수천 명이 검증한 바이너리로 되돌리고, 오류 진단과 출시 검증 체계를 강화했습니다.

다운로드
- Windows 포터블(권장): WhisperSubTranslate-v2.4.6-win-x64.zip → 압축 해제 → WhisperSubTranslate.exe 실행
- Linux/macOS: 소스에서 직접 실행 (README의 Linux Setup 참조)
🔧 수정
- 음성 엔진 복원 — 동봉된 whisper.cpp를 v1.9.1로 고정했습니다. v2.4.4부터 실린 새 엔진 빌드는 미서명 신규 바이너리라 일부 백신이 오탐(격리)하여 "whisper-cli not found" 오류가 발생했습니다. v1.9.1은 v2.4.3과 동일한 바이너리로, 7주간 2,000회 이상 다운로드되며 검증되었습니다.
- 실행 실패 진단 — whisper 실행이 막히면 "파일 없음"과 "파일은 있으나 차단됨(백신 격리 등)"을 구분해 실제 원인과 복구 방법을 안내합니다. 오류 로그(logs/errors.log)에 정확한 종료 코드가 기록됩니다.
- 복구 안내 — 포터블 배포판 사용자는 whisper.cpp를 수동 다운로드하라는 잘못된 안내 대신, 백신 격리 복원과 폴더 예외 등록 방법을 안내받습니다.
🛡 출시 검증 강화
- 릴리스 전에 동봉 엔진으로 실제 음성 추출 테스트를 수행하며, 실패하면 게시되지 않습니다.
- 동봉 바이너리를 VirusTotal(백신 70여 종)로 사전 검사하여 Microsoft Defender 오탐이 있으면 출시가 중단됩니다.
- 엔진 버전은 고정되며, 새 엔진은 자동 검증 결과가 첨부된 PR 검토 후에만 반영됩니다.
ℹ️ v2.4.4/v2.4.5에서 오류를 겪었다면

이 버전을 새 폴더에 압축 해제해 실행하세요. 그래도 같은 오류가 나면 Windows 보안 > 보호 기록에서 whisper-cli.exe 격리 여부를 확인하고, GitHub 이슈에 %APPDATA%\whispersubtranslate\logs\errors.log 파일을 첨부해 주세요. 이제 로그에 정확한 원인이 기록됩니다.

🧪 검증
- Linux 전체 smoke/E2E/상호작용 테스트, i18n, lint, Prettier, npm audit, LSP 통과
- 엔진 바이너리가 v2.4.3 동봉본과 일치함을 확인 (44개 파일 CRC 대조)
- 릴리스 워크플로의 실제 음성 추출 및 VirusTotal 게이트 통과
Overview

WhisperSubTranslate v2.4.6 — speech-engine stabilization release. This update is for users who hit the "whisper-cli not found" error on v2.4.4/v2.4.5. It restores the speech engine to the binaries thousands of users validated on v2.4.3 and strengthens error diagnostics and release verification.

Download
- Windows Portable (Recommended): WhisperSubTranslate-v2.4.6-win-x64.zip → Extract → Run WhisperSubTranslate.exe
- Linux/macOS: Run from source (see Linux Setup in README)
🔧 Fixed
- Speech engine restored — the bundled whisper.cpp is pinned to v1.9.1. The newer engine build shipped since v2.4.4 consisted of fresh unsigned binaries that some antivirus products quarantined as false positives, producing "whisper-cli not found". v1.9.1 is byte-identical to what v2.4.3 shipped, validated by 2,000+ downloads over seven weeks.
- Launch-failure diagnostics — when whisper cannot run, the app now distinguishes a genuinely missing binary from one that exists but is blocked (antivirus quarantine and similar), reports the real cause and recovery steps, and records the exact exit code in logs/errors.log.
- Recovery guidance — portable-build users are guided to restore from antivirus quarantine and add a folder exclusion, instead of the old, incorrect advice to download whisper.cpp manually.
🛡 Release verification
- Every release now transcribes a real audio sample with the bundled engine before publishing; a failing engine blocks the release.
- Bundled binaries are pre-scanned on VirusTotal (70+ engines); a Microsoft Defender detection stops the release.
- The engine version is pinned; new engine versions land only through a reviewed pull request carrying automated test results.
ℹ️ If you hit the error on v2.4.4/v2.4.5

Extract this version into a fresh folder and run it. If the same error still appears, check Windows Security > Protection history for a quarantined whisper-cli.exe, and attach %APPDATA%\whispersubtranslate\logs\errors.log to a GitHub issue — the log now records the exact cause.

🧪 Validation
- Linux smoke

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README 原文

未翻译

在 GitHub 打开

WhisperSubTranslate

English | 한국어 | 日本語 | 中文 | Polski

Turn any video into multilingual subtitles, locally. Drop in a video, generate an SRT with whisper.cpp, then translate it offline with a downloaded Hy-MT2 model or with free/paid online engines.

This app creates new subtitles from your video's audio (speech to text). It does not extract embedded subtitle tracks or read on-screen text (no OCR).

Preview

Watch/download the 30-second MP4. English UI, real video-to-subtitle extraction and local translation. Recording notes.

WhisperSubTranslate main UI

Features

100% local speech to text. Your video never leaves your machine, no account, no upload.
Offline translation with Hy-MT2 after the initial model download, or online engines (MyMemory, DeepL, OpenAI, Gemini, Claude) with your own keys.
Automatic model download. No Python, no manual setup.
Sync repair models (large-v2 Sync and Sync Lite) for videos where normal models drift out of sync.
Queue, live progress, and local-only job history.

Getting started

Users

Download the latest Windows x64 ZIP · about 2.15 GB

On the release page, choose WhisperSubTranslate-v<version>-win-x64.zip under Assets, not GitHub's “Source code” archives. No Python or separate CUDA Toolkit installation is needed for this Windows package. Linux users should follow the source setup below.

Extract the entire ZIP into a new folder, then run WhisperSubTranslate.exe inside it. Do not run the EXE from inside the ZIP or move it away from its bundled files.
For a first check, add a short video (about 10–30 seconds) with clear speech. Keep Translation → No translation, choose the spoken language (or Automatic), and leave Device → Automatic. The default speech model is large-v3-turbo; tiny/base use less download space for a quick setup check, with lower accuracy.
Click Start Extraction. Confirm the selected model download if prompted and keep the internet connected until it finishes. Model download happens once; it is separate from transcription time.
When the job completes, use Open output folder to find the .srt. By default it is saved beside the source video; existing files are saved under a new name. Check a few lines and their timing in your video player.
To translate, select Hy-MT2 (local) and a target language, then start again (or add an existing SRT). The selected translation model downloads separately on first use. After the required models are downloaded, local extraction and local translation work offline without an API key.

Download size and disk space

The Windows ZIP and AI models are separate downloads. Approximate decimal sizes for the current release:

What you download	Additional download	When needed
Windows x64 portable ZIP	2.15 GB	Once per app version
`large-v3-turbo` speech model (default)	1.62 GB	First extraction with this model
`tiny` / `base` speech model	77.7 MB / 148 MB	Optional smaller setup check
Hy-MT2 1.8B translation model	1.13 GB	Only for local translation
Hy-MT2 7B translation model	6.16 GB	Optional larger local translator

ZIP + default speech model is about 3.77 GB of network downloads; adding Hy-MT2 1.8B makes it about 4.90 GB. These are not free-disk-space requirements: extraction needs space for both the ZIP and unpacked app, and processing also needs temporary audio, output and download headroom. The unpacked Windows app size is not measured here, so no exact total disk requirement is claimed. Sync models need additional engine/model downloads; see Speech recognition models.

Models normally live on the system drive under %APPDATA%\whispersubtranslate, even when the EXE is on another drive. For a self-contained installation, create portable-data next to the EXE before first launch; see Portable data layout.

If the first job seems stuck, distinguish model downloading, speech extraction, and translation in the log. For unexpectedly slow local translation, check the actual backend shown in the log, then use Settings → Copy diagnostics. Speech recognition and translation choose their backends separately; owning an NVIDIA GPU does not prove a translation job used CUDA.

Developers

npm ci
npm start

Node.js >= 22.12.0 (see engines in package.json); use the committed lockfile
Dependency installation also provisions whisper.cpp (CUDA and Vulkan builds on Windows); allow several GB of disk space
FFmpeg is included via npm; the selected GGML model downloads on first use

Application code is organized under src/main/ (Electron main process and services), src/preload/ (renderer bridge), src/renderer/ (UI), and src/shared/ (shared IPC channels).

Linux

sudo apt install cmake build-essential git ffmpeg   # Ubuntu/Debian
npm ci   # whisper.cpp is built from source
npm start

For CUDA acceleration, install the NVIDIA CUDA Toolkit before npm ci. Manual whisper.cpp build steps are in CONTRIBUTING.md.

Linux keyring: API keys are stored via Electron safeStorage (libsecret). Without a keyring daemon (headless SSH session, minimal desktop/WM), saving falls back to legacy AES with a hardcoded key: the app logs an explicit security warning and marks the save as insecure. That storage is not secure - install gnome-keyring (or run in a desktop session with a keyring) to enable secure storage.

Build (Windows)

npm run build-win -- --publish never   # artifacts are emitted to dist2/

Build on Windows for normal Windows dependency installation. When cross-building from Linux, npm may omit Windows-only optional packages. The build workspace must include the lockfile-pinned @node-llama-cpp/win-x64, win-x64-cuda, win-x64-cuda-ext, and win-x64-vulkan packages, including their JS/JSON metadata and native binaries. A successful build alone does not verify that local translation can load its backend on Windows.

Translation engines

Download a Tencent Hy-MT2 model once to translate subtitles offline, or use free/paid online engines (API keys required where applicable).

Engine	Offline	API key	Cost	Notes
Hy-MT2 1.8B (local, default)	Yes	No	Free	~1.13GB, VRAM 2GB / RAM 4GB, on-device
Hy-MT2 7B (local)	Yes	No	Free	~6.16GB, VRAM 8GB / RAM 12GB, larger model
MyMemory	No	No	Free	Daily limits apply
DeepL	No	Yes	Varies by plan	Check your account's current API limits
OpenAI (configurable model)	No	Yes	Paid	Select or enter a model in Settings
Gemini (configurable model)	No	Yes	Varies by model	Account limits apply (get key)
Claude (configurable model)	No	Yes	Paid	Select or enter a model in Settings (get key)
Custom OpenAI-compatible providers	No	Yes	Varies	Bring your own endpoint (OpenRouter, Ollama, vLLM, …)

Local Hy-MT2 translation needs no API key or network connection after the model download, and has no per-use cost. Subtitle text stays on your machine when using this engine.

Hy-MT2 downloads use pinned model revisions and are checked against exact file sizes and SHA-256 digests before installation. Existing models are also hash-checked before loading, with successful checks cached for unchanged files during the app session. A failed integrity check does not delete an existing model.

Local translation selects its GPU backend automatically; NVIDIA hardware can use Vulkan as well as CUDA, depending on backend availability. This selection is separate from whisper.cpp speech recognition. CPU mode is also available.

One at a time is the default and can still use the GPU. Automatic is an opt-in experimental mode that adjusts parallel translation when the model is fully loaded on CUDA and memory permits. It can be slower, especially on short jobs. If problems occur, select One at a time. Recoverable parallel setup or memory failures announce a one-at-a-time retry on the same GPU and record the original cause in errors.log; this is separate from device-auto CPU fallback and does not guarantee success.

Translation quality (offline engine)

WhisperSubTranslate supports downloading Tencent's Hy-MT2 models (1.8B default, 7B optional). Tencent's official evaluation shows the Hy-MT2 family competing with leading commercial translation APIs, and ahead of several of them on some benchmarks.

Hy-MT2 translation benchmark, official Tencent figures

Source: official benchmarks from Tencent: Hy-MT2 repository, technical report, models on HuggingFace. The chart is redrawn from Tencent's official Figure 1, with supported-model (1.8B/7B) numbers checked against the paper tables. These figures measure the underlying model on standard machine translation benchmarks (WildMTBench, WMT25, FLORES-200, etc.), not a WhisperSubTranslate-specific benchmark.

For long videos (1hr+), MyMemory's daily limit can cause slowdowns. Use Gemini, DeepL, or a configured GPT model instead.

Speech recognition models

Models download on demand into _models/. NVIDIA GPUs use CUDA, other Vulkan-capable GPUs (AMD, Intel) use Vulkan, and CPU is the fallback. Pick a size that fits your GPU.

Model	Size	VRAM	Speed	Notes
tiny	~75MB	~1GB	Fastest	Basic
base	~142MB	~1GB	Fast	Good
small	~466MB	~1GB	Medium	Better
medium	~1.5GB	~2GB	Medium	Great
large-v3	~3GB	~4GB	Slow	Best transcription
large-v3-turbo (default)	~1.62GB	~2GB	Fast	Best all-round
large-v2 Sync	~4.4GB	~4.5GB	Slow	Separate engine; fixes subtitle sync
large-v2 Sync Lite	shared	~3GB	Slow	Same file as Sync, int8, lower VRAM

Sync and Sync Lite use a separate Faster-Whisper engine (auto-downloaded once; engine archive ~1.4GB, model file ~3GB, ~4.4GB combined) and share the same model file, so one download covers both. Use them only when normal models drift out of sync; they are most accurate on non-English video (Japanese, Korean, Chinese). English is usually fine with large-v3-turbo.

Sizes and memory requirements are approximate. Actual RAM/VRAM use depends on the backend, model and settings; download size is not runtime memory usage.

Language support

UI: Korean, English, Japanese, Chinese, Polish
Translation targets (15): ko, en, ja, zh, es, fr, de, it, pt, ru, hu, ar, pl, tr, fa
Audio recognition: 100+ languages via whisper.cpp

Data storage

Settings, model files, logs and history are stored locally. Online translation sends subtitle text to the selected service; local Hy-MT2 translation does not.

Data	Location
Settings & API keys	`%APPDATA%\whispersubtranslate\translation-config-safe.json`
Job history	`%APPDATA%\whispersubtranslate\history.json` (up to 200 entries)
Error logs	`%APPDATA%\whispersubtranslate\logs\errors.log`
Models	`%APPDATA%\whispersubtranslate\_models` (user data folder; non-ASCII Windows accounts fall back to `C:\Users\Public\WhisperSubTranslate\_models`)

Local translation models are stored in %APPDATA%\whispersubtranslate\hy-mt-models. The paths above are Windows defaults; portable mode redirects the user data folder.

In Settings, Copy diagnostics omits API keys, paths and subtitle text. Show error log in folder reveals the actual log location, including portable mode. If no error log exists, it opens the folder without creating an empty log. Review raw logs for private paths or content before sharing them.

API keys use OS-level safe storage where available (see the Linux keyring warning above), and the config must never be committed or bundled. Job history is optional (toggle in Settings) and capped at 200 entries.

Portable data layout

By default models, caches, and settings live under %APPDATA% (system SSD). To keep everything on a USB stick / external drive, create a portable-data/ folder next to the executable (or set the WHISPER_PORTABLE_DATA environment variable to a folder path) — the app then redirects its userData there.

Contributing

Pull requests are welcome. See CONTRIBUTING.md for branch naming, commit style, the manual test checklist, and the manual whisper.cpp build. To add a UI language or translation target, see the Translation Guide.

Help translate the app UI on Weblate; translatable UI strings live in locales/*.json.

Contributors

Thanks to everyone who helps make WhisperSubTranslate better.

Support

If this project saves you time, supporting it directly helps with bug fixes, model reliability, and new translation options.

Acknowledgments

whisper.cpp by Georgi Gerganov: ggml-org/whisper.cpp
Hy-MT2 by Tencent: Tencent-Hunyuan/Hy-MT2
FFmpeg: ffmpeg.org
Faster-Whisper-XXL: Purfview/whisper-standalone-win
Silero VAD, deepl-node, node-llama-cpp, axios, and other npm dependencies

See THIRD_PARTY_NOTICES.md for the full list of bundled/downloaded components and their licenses.

License

GPL-3.0. External APIs and services (DeepL, OpenAI, Gemini, etc.) require compliance with their own terms.

怎么上手

项目说明

核心能力

容易踩的坑

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변경 사항

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English

Changes

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日本語

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中文

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한국어

변경 사항

사용 안내

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Changes

whisper.cpp v1.9.1 Vulkan runtime for Windows x64

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안정성 개선

호환성 안내

출시 검증

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