LinguoAI
TR
Deutsch English Русский Українська Türkçe Español Italiano
Masaüstü sürümünü kur

Adım adım

LinguoAI’ı bilgisayarına kur.

Burada nereye tıklayacağını, ne yazacağını ve ne zaman işinin bittiğini görebilirsin. 1. adımdan başla. Ek seçenekler sayfanın en altında.

1. adımdan başla Colab kılavuzunu açın Sürüm bul

Bir kez kur

Windows bilgisayarına kur

İnternet bağlantısı olan bir Windows bilgisayarına ve birkaç gigabayt boş alana ihtiyacın var. Henüz hazır bir kurulum dosyası yok. Aşağıdaki adımlar programı kurar. Programlama bilmen gerekmez.

  1. 01

    İki yardımcı programı kur

    Windows Başlat menüsünü aç ve şunu yaz: PowerShell ve programı aç. Aşağıdaki satırları tek tek yapıştır ve her birinden sonra Enter tuşuna bas. Bir sonraki satıra geçmeden önce kurulumun tamamlanmasını bekle.

    PowerShell
    winget install --id Python.Python.3.11 --exact --source winget
    winget install --id Gyan.FFmpeg --exact --source winget

    Python, LinguoAI’ı çalıştırır. FFmpeg videoları okur ve oluşturur. Windows onay isterse bunun bu kurulumla ilgili olduğunu kontrol et.

    Tamam mı? Her iki kurulum da başarıyla tamamlandığını veya programın zaten kurulu olduğunu bildirir. Şimdi PowerShell penceresini kapat.

  2. 02

    LinguoAI’ı indir ve dosyalarını ayıkla

    ZIP dosyasını indir. İndirilenler klasöründe dosyaya sağ tıkla ve «Tümünü ayıkla» seçeneğini seç. Ardından ayıklanan klasörü aç.

    LinguoAI 2.2.2 indir ↓

    Doğru klasördeysen pyproject.toml dosyasını ve linguoai klasörünü görürsün.

  3. 03

    Doğru klasörden başla

    Açık klasörde üstteki adres çubuğuna tıkla. Şunu yaz: powershell ve Enter tuşuna bas. Yeni bir pencere açılır. Bu üç kontrol satırını tek tek yapıştır:

    PowerShell
    py -3.11 --version
    ffmpeg -version
    ffprobe -version

    Python 3.11 ve iki başka sürüm bilgisi görürsün. «Bulunamadı» mesajı çıkarsa devam etmeden önce aşağıdaki yardıma bak.

  4. 04

    LinguoAI kurulumu

    Bu pencerede kal. Her satırı tek tek yapıştır ve Enter tuşuna bas. Her seferinde yeniden yazı girebilene kadar bekle. İlk seferde büyük dosyalar indirilir.

    PowerShell
    py -3.11 -m venv .venv
    .\.venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip
    .\.venv\Scripts\python.exe -m pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
    .\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e ".[desktop]"

    Hata olmadan tamamlandı mı? Kurulum bitti. Bunu yalnızca bir kez yapman gerekir.

  5. 05

    Programı aç

    Bu satırı aynı pencereye yapıştır:

    PowerShell
    .\.venv\Scripts\python.exe -m linguoai

    LinguoAI penceresi açılır. LinguoAI kullanırken PowerShell penceresini açık bırak.

Şimdi dene

İlk çevrilmiş videon

Önce konuşmaların net olduğu kısa bir video seç; örneğin 30 saniyelik bir video.

  1. Şu bölümde: „Start“ şuna „Datei …“ tıkla ve videonu seç.
  2. İstediğin hedef dil için „Zielsprache“ alanından seçim yap. Kaynak dil otomatik olarak algılanabilir.
  3. İlk deneme için “Google Translate · online” ve “Edge TTS · online” seçeneklerini seçin.
  4. “Erweitert” → “Leistung” bölümünü açın. “Hardware für Spracherkennung” altında “Nur CPU” seçeneğini seçin. Sonra “Start” bölümüne dönün. Diğer ayarları olduğu gibi bırakabilirsiniz.
  5. Şuna „Verarbeitung starten“ tıkla. İlk seferde LinguoAI konuşma tanıma modelini de indirir. Bu biraz sürebilir.
  6. Şu durumu gördüğünde: „FERTIG“ şuna „Video öffnen“ tıkla. Şu düğme: „Ordner öffnen“ ile videoyu ve iki altyazı dosyasını bulabilirsin.

Devam edemiyorsan

LinguoAI’ı bir sonraki sefer nasıl açarım?

Ayıkladığın LinguoAI klasörünü yeniden aç. Üstteki adres çubuğuna şunu yaz: powershell. Yalnızca 5. adımdaki komutu çalıştır. Kurulumu tekrarlamana gerek yok.

«winget» bulunamıyor

Microsoft Store’dan Microsoft’un «Uygulama Yükleyicisi» uygulamasını kur veya güncelle. Ardından PowerShell penceresini yeniden aç ve 1. adımı tekrarla.

Microsoft rehberini aç ↗
Python veya FFmpeg bulunamıyor

PowerShell penceresini kapat ve 3. adımdaki gibi yeniden aç. Bu yeterli olmazsa bilgisayarı yeniden başlat ve üç satırı tekrar kontrol et. Bu rehber için Python 3.11 kurulu olmalıdır.

Bir komut hata veriyor

Sonraki satırı henüz çalıştırma. Önce ayıklanan klasörde pyproject.toml dosyasının bulunduğunu ve satırın tamamını kopyaladığını kontrol et. Yardım gerektiğinde göstermek için hata mesajının tamamını sakla.

Çok uzun sürüyor veya video tamamlanmıyor

İlk açılışta modeller indirilir. Pencereyi açık bırak ve işlemin ilerleyip ilerlemediğini kontrol et. LinguoAI hata gösterirse günlükteki mesajı oku. Sonra daha kısa bir videoyla dene.

Diğer seçenekler: Linux, yerel sesler ve daha fazlası
Linux

Python 3.10+ ve FFmpeg gereklidir

# FFmpeg, ffprobe und Tkinter über die Paketverwaltung installieren.
# Im entpackten Projektordner:
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
python -m pip install -e ".[desktop]"
ffmpeg -version
ffprobe -version
python -m linguoai

Ses kaydı almanın dört yolu

Sesleri karşılaştır

“Kendi sesiniz” farklı anlamlara gelebilir. Bu karşılaştırma doğru seçimi yapmanıza yardımcı olacaktır.

Edge TTS

Microsoft kataloğundaki hazır seslerle başlamanın kolay yolu.

Çevrimiçi · Hayır, katalog sesi

gTTS

Ses koduyla Google Translate Metin-Konuşma aracılığıyla hızlı Google Voice.

Çevrimiçi · Hayır, dil kodu

Piper

Mevcut veya kendi kendini eğiten ONNX modeliyle hızlı yerel çıktı.

Yerel · CPU, isteğe bağlı CUDA

Chatterbox V2

Kısa, temiz bir kayıttan vokal karakterini ve konuşma tarzını benimser.

Referans sesi · GPU önerilir

Piper'yi yerel olarak ekleyin

Aynı sanal ortama kurulum yapın ve ardından uygun bir ses yükleyin:

.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e ".[desktop,piper]"
New-Item -ItemType Directory -Force ".\Stimmen"
.\.venv\Scripts\python.exe -m piper.download_voices --download-dir ".\Stimmen" de_DE-thorsten-medium

Piper: ONNX artı uyumlu JSON, isteğe bağlı hoparlör kimliği ve ayarlanabilir konuşma hızı.

Chatterbox ile kendi referans sesi

Ses/el feneri bağımlılıkları nedeniyle özel bir Python-3.11 ortamı önerilir:

py -3.11 -m venv .venv-chatterbox
.\.venv-chatterbox\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip
.\.venv-chatterbox\Scripts\python.exe -m pip install -e ".[desktop,voice-clone]"
.\.venv-chatterbox\Scripts\python.exe -m linguoai
  • 6-10 saniye, tek kişi, az yankı, müzik veya arka plan gürültüsü yok.
  • Yaklaşık 3,7GB model indirme; CPU mümkündür ancak daha uzun videolar için çok yavaştır.
  • Yerel kurulum deneyseldir; Colab veya Linux, ses paketi sorunları için daha güvenilirdir.

Tekrarlanabilir işlemler için

Komut satırı

Bu örnek yerel olarak NLLB'ye çevrilir ve bir Piper modeli kullanır. Otomasyon için GUI'dekiyle aynı ayarlar mevcuttur.

Kendi çıktısı ve model yolları

PowerShell · Piper yerel olarak 
.\.venv\Scripts\python.exe -m linguoai `
  --input "C:\Videos\quelle.mp4" `
  --output "C:\Videos\quelle.de.mp4" `
  --language de `
  --service nllb `
  --device cpu `
  --nllb-device cpu `
  --tts-engine piper `
  --tts-device cpu `
  --piper-model "C:\Stimmen\de_DE-thorsten-medium.onnx" `
  --piper-config "C:\Stimmen\de_DE-thorsten-medium.onnx.json"

Tüm seçenekleri görüntüle: .\.venv\Scripts\python.exe -m linguoai --help

Python-Wheel

Mevcut bir Python ortamı için tamamlanmış paket; FFmpeg hala gereklidir.

Yük Wheel ↓

python -m pip install ".\linguoai-2.2.2-py3-none-any.whl[desktop]"
python -m linguoai

Bilgi işlem gücünü duyarlı bir şekilde dağıtın

CPU ve GPU ya hep ya hiç kararı değildir.

Whisper, NLLB ve yerel ses ayrı ayrı yerleştirilebilir. Böylece küçükten başlayabilir ve GPU'ye yalnızca bundan gerçekten fayda sağlayan parçayı yerleştirebilirsiniz.

"Otomatik", CUDA'yi kontrol eder ve aksi takdirde CPU'ye geri döner.

Önemli: “GPU” seçildiğinde CUDA otomatik olarak kurulmaz.
  • NLLB ve Chatterbox

    PyTorch'nin eşleşen bir CUDA sürümüne ihtiyacınız var.

    PyTorch seçimi ↗
  • Faster-Whisper

    Ayrıca sistem yolunda CUDA-12-cuBLAS ve cuDNN 9 gerektirir.

  • Piper

    ONNX Çalışma Zamanını kullanır: onnxruntime-gpu CPU sürümü yerine yükleyin.

CPU üzerinde isteğe bağlı daha hızlı tanıma

Parakeet mi, Whisper mı?

Parakeet · 25 dil

NVIDIA Parakeet v3, 25 Avrupa dilini tanır. İsteğe bağlı sherpa-onnx adaptörü, varsayılan olarak dört iş parçacığıyla yerel CPU üzerinde çalışır.

NVIDIA model kartı ↗

Whisper · çok yönlü

Faster-Whisper; otomatik dil algılama, daha geniş dil desteği ve CPU veya GPU üzerinde işlemeyle varsayılan seçenek olmaya devam eder.

Faster-Whisper ↗

primeline modeli Almanca için özelleştirilmiştir. Bunun için uygun bir ONNX dışa aktarımıyla Almanca profilini, birden fazla Avrupa dili için NVIDIA profilini seçin. Kendi dosyalarınızla karşılaştırma yapmadan hız veya kalite avantajı garanti edilemez.

Parakeet kurulumu

İsteğe bağlı paketi kurun ve uyumlu bir model klasörü hazırlayın. Modeller otomatik olarak indirilmez.

.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e ".[parakeet]"
.\.venv\Scripts\python.exe -m linguoai --help

Encoder, decoder, joiner ve token dosyasını içeren eksiksiz sherpa-onnx model klasörünü kullanın. Almanca dışa aktarımında modele dahilse harici encoder dosyasını da saklayın.

Masaüstü uygulamasında ve Colab'da konuşma tanıma motorunu, profili ve model klasörünü seçin. Çevirinin doğru dil kodunu alması için kaynak dili açıkça belirtin. Parakeet konuşmayı metne dönüştürür; ardından seçilen çeviri ve ses uygulanır.

sherpa-onnx modelleri ve kurulumu ↗ · primeline model kartı ↗

Yükleme → işleme → indirme

Tarayıcıda çalışın.

Video Studio

Studio erişimi verilmiş kullanıcılar için. Giriş yapın ve videoları doğrudan tarayıcıdan yükleyin.

İşleme sunucuda gerçekleşir. Çeviri henüz sınırlıdır; tüm iş akışının çalıştığı henüz doğrulanmamıştır.

Google hesabı gerekmez. Studio erişiminiz yoksa Google Colab'ı veya masaüstü sürümünü seçebilirsiniz.

Video Studio'yu aç Sürüm bul

Google Colab

Colab web arayüzü zaten yüklemeleri ve Google Drive dosya yollarını kabul eder. Videoları çalışan Colab makinesinde işler; videoyu ve altyazıları indirmenizi sağlar. Sonuçları Drive'ınıza da kaydedebilirsiniz.

Colab kılavuzunu açın Notebook dosyasını doğrudan aç

Eksiksiz araç kutusu

Tüm işlevler ayrıntılı olarak.

Dosyalar ve siparişler
  • Tek bir videoyu veya doğrudan bir klasörde bulunan tüm videoları işleyin.
  • Girişler: MP4, MKV, MOV, AVI, WEBM ve M4V; Sürümler: MP4, MKV veya MOV.
  • Otomatik çıktı önerisi, çakışmayan adlar ve kontrollü üzerine yazma.
  • Dosya başına ilerleme, mevcut iş adımı, iptal ve teknik kayıt.
  • Tekli ve toplu işleme: birden fazla video yükleyin veya her satıra bir tane olacak şekilde MyDrive dosya yollarını girin. Piper dosyalarını ve referans kaydını yükleyin ya da MyDrive yollarını belirtin.
Faster-Whisper ile Transkripsiyon
  • Modelleri tiny kadar large-v3, ayrıca kendi model değerleri.
  • Kaynak dili otomatik olarak algıla veya dil kodu olarak ayarla.
  • CPU, NVIDIA-CUDA veya otomatik seçim; int8, float16 ve float32 yapılandırılabilir.
  • Çakışan ses bölümleri, gerçek zamanlı dengelemeler ve yinelenen bölüm temizleme.
  • Gelişmiş seçenekler veya CLI aracılığıyla yığın uzunlukları, örtüşme ve işçi sayısı.
Çeviri ve metin koruması
  • NLLB-200 yerel, anahtarsız Google Translate, DeepL-SDK veya Gemini.
  • Yalnızca açık seçimden sonra isteğe bağlı geri dönüş - aksi takdirde yalnızca bir sağlayıcıyla iletişime geçilecektir.
  • URL'ler, e-posta adresleri, para birimleri, birimler ve yüzdeler çeviri sırasında korunur.
  • Aynı metin bölümleri için zaman aşımları, sınırlı tekrarlar ve önbellek.
  • İsteğe bağlı olarak Gemini, segment kimliklerini veya zamanlarını değiştirmeden Whisper transkriptini düzeltir.
  • Kendi NLLB uyumlu modelleri, sabit revizyonları, FLORES kodları, parti ve jeton limitleri.

Varsayılan NLLB-600M modeli CC-BY-NC-4.0 kapsamındadır ve bir araştırma modelidir, sertifikalı üretim çevirisi değildir. Her zaman sonuçları kontrol edin.

Zamanlama, ton ve dışa aktarma
  • Her klibi 48 kHz mono PCM'ye normalleştirin ve örnek doğruluğuyla konumlandırın.
  • Yapılandırılabilir bir sınır dahilinde çok uzun olan konuşmayı hızlandırın.
  • Hızlı hızlanırken uyarı; anlaşılmaz çıktı yerine kontrollü hata.
  • Tam bitiş süresi, benimsenen meta veriler/bölümler ve mümkünse değiştirilmemiş video akışı.
  • Yeni videodan, orijinal SRT'den ve SRT çevirisinden atomik sonuç grubu.
Verileriniz nerede işleniyor?
  • NLLB · Piper · Chatterbox

    Seçtiğiniz dönemde indirdikten sonra. Colab'de bu, geçici Google VM'nin içinde olduğu anlamına gelir.

  • Google · DeepL · Gemini

    Metin bölümlerini yalnızca seçildiğinde veya açıkça etkinleştirilen bir geri dönüş olarak alın.

  • Edge TTS · gTTS

    Dublajlanacak her çevrilmiş ipucunu ilgili çevrimiçi dil hizmetine gönderin.

  • Oturum başına rastgele parolayla korumalı Gradio web arayüzü.
  • Google Drive'de isteğe bağlı model önbelleği ve atomik sonuç kopyası.
  • Sürücü yolları MyDrive dahilinde kalır; Drive, herkese açık bir indirme klasörü olarak paylaşılmıyor.

Video ve her iki altyazı da tamamlanana kadar geçici sonuçlar yayınlanmayacaktır. İptal etme, sınırlı yeniden denemeler, korumalı hedef yolları ve düzeltilmiş API anahtarları hoş olmayan sürprizleri önler.

İSTEĞE BAĞLI

Cloudflare Tunnel ile kendi adresiniz.

SHARE_PROVIDER = "gradio" ile otomatik olarak dinamik bir bağlantı alırsınız. Google Drive isteğe bağlıdır.

İsteğe bağlı Cloudflare

Yalnızca kendi sabit adresiniz için: kendi alan adınız ve http://127.0.0.1:7860 hizmetiyle adlandırılmış bir Cloudflare Tunnel yapılandırın. Bu, herkese açık olarak sunulan bir LinguoAI sunucusu değildir.

Notebook içinde SHARE_PROVIDER değerini "cloudflare" olarak ayarlayın, CLOUDFLARE_TUNNEL_HOSTNAME alanına kendi ana bilgisayar adınızı girin ve CLOUDFLARE_TUNNEL_TOKEN değerini Colab Secret olarak kaydedin. Belirteci asla yayımlamayın.

Cloudflare: varsayılan olarak yükleme başına 95 MB. Gradio: dosya başına en fazla 5 GB. Büyük videolar için Google Drive kullanın. Geçici trycloudflare.com bağlantıları SSE desteği olmadığından kullanılmaz.

Colab kılavuzunu açın