README.md

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title: Whisper V3 - Energy Based SRT
emoji: 🎧
colorFrom: blue
colorTo: purple
sdk: gradio
sdk_version: "4.36.1"
app_file: app.py
pinned: false
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# Whisper Large V3 - Energy Based Subtitle Generator

本 Space 使用 **[openai/whisper-large-v3](https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3)** 进行语音识别，  
并基于 **音频能量 (RMS → dB)** 自动检测静音段切分字幕。  

特点：
- ✅ 自动识别长音频（分块推理）  
- ✅ 静音检测切分（非依赖标点，停顿 ≥ 0.2 秒自动分段）  
- ✅ 输出标准 `.srt` 文件（无编号，更适合编辑）  
- ✅ 兼容 **GPU / CPU / ZeroGPU** 环境，避免 AcceleratorError  

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## 🚀 使用方法
1. 上传音频文件（支持 mp3, wav, flac 等常见格式）。  
2. 选择任务模式：
   - `transcribe`：原语言转写  
   - `translate`：翻译为英文  
3. 点击提交，等待处理完成。  
4. 在下方：
   - 预览区可查看字幕（SRT 格式，无编号）。  
   - 点击下载按钮可获取 `.srt` 文件。  

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## ⚙️ 参数说明
- `SILENCE_MIN_LEN = 0.20` → 停顿 ≥ 0.2s 判定为静音段  
- `DB_DROP = 25.0` → 静音阈值：最大能量 -25dB 以下  
- `PCTL_FLOOR = 20.0` → 能量分位数阈值（避免底噪过低）  
- `MIN_SEG_DUR = 0.30` → 每段最短显示 0.3s，避免闪烁  

可根据需要在 **`app.py`** 中调节这些参数。  

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## 📦 依赖 (requirements.txt)

```txt
torch>=2.3.0
torchaudio>=2.3.0
transformers>=4.43.0
accelerate>=0.32.0
huggingface_hub>=0.23.0
datasets>=2.19.0
gradio>=4.36.1
librosa>=0.10.1
soundfile>=0.12.1
numpy>=1.24.0
scipy>=1.12.0