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FunClip 免费开源AI视频剪辑工具完整教程语音识别、说话人分离、LLM智能裁剪一次讲透【免费下载链接】FunClipFunASR-powered video transcription, subtitle generation, and LLM-assisted clipping tool with a local Gradio UI.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fu/FunClip你是不是也遇到过这种场面为剪一段采访素材对着时间轴反复拖拽音频一帧一帧地对齐字幕一个下午就这么没了。好消息是免费开源的AI视频剪辑工具 FunClip 能把这段苦差事压缩到几分钟——这款由阿里巴巴通义实验室 FunASR 团队开源的本地部署工具会自动听懂视频里的每一句话把谁、在什么时候、说了什么整理成一份带时间戳的清单你只需勾选想要的段落剩下的交给它。这篇文章会带你走一条从零到进阶的完整路线先花三分钟装好环境再完成第一次识别与裁剪接着解锁说话人分离、热词定制和字幕输出最后深挖最值得玩的大模型智能剪辑并附上不同职业的实战清单。功能速览它更像一个听得懂话的剪辑助理与其把它当成剪辑软件不如想象你雇了一位听力极好、手脚麻利的助理。FunClip 的核心本事可以概括成四件事听懂每一句话内置的 Paraformer-Large 是当前开源中文语音识别ASR模型里公认效果最好的之一。所谓 ASR就是把语音变成文字的技术它同时还能给出每句话的起止时间。️分清每一个人集成 CAM 说话人识别模型自动标注每句话出自谁口比如 spk0、spk1。面对访谈、会议这类多人对话可以一键只留下某一位的发言。认准你的术语人名、产品名、专业词汇识别不准把热词填进输入框识别时就会优先匹配准确率肉眼可见地提升。读懂内容再下刀接入 GPT、Qwen 等大语言模型让 AI 理解这段视频在讲什么再按你的意图自动挑出值得保留的片段——这是它最特别的地方下文会专门展开。上面就是 FunClip 的主界面上传视频、一键识别、选择段落、点击裁剪四个区域一目了然用一句话总结传统剪辑是人找素材FunClip 的思路是AI 先把素材整理成目录你照着目录取用。同样是剪一条十分钟的片子前者可能要折腾一下午后者通常几分钟就能出结果。上手体验从零到第一次剪辑的三步递进第一步三分钟完成环境配置FunClip 只依赖一个 Python 环境不需要 GPU 也能跑有显卡只是更快。打开终端依次执行# 克隆项目仓库到本地 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fu/FunClip # 进入项目目录 cd FunClip # 安装所需依赖 pip install -r requirements.txt安装完成后启动本地服务# 启动 FunClip 本地服务默认端口 7860 python funclip/launch.py看到提示后用浏览器打开localhost:7860就进入前面那张主界面了。第一次启动会自动下载语音识别模型只需一次之后都在本地缓存不用反复下载。第二步第一次剪辑按图索骥整个过程只需四步操作上传视频拖入一个视频文件也可以先用自带的示例视频试手。点击识别按下识别按钮稍等片刻界面就会给出全文文字以及按时间分段的 SRT 字幕SRT 就是最常见的字幕文件格式每条字幕都带时间码。选中目标把想保留的文字复制到待裁剪文本输入框可以同时选多段。点击裁剪选择裁剪或裁剪并生成字幕系统立刻输出对应视频片段以及这段内容的独立字幕文件。这张中文演示图把完整流程拆成了六步从上传到出片照着箭头点就行第三步进阶玩法榨干基础功能熟练基础流程后下面几个能力值得挨个试一遍按说话人裁剪勾选区分说话人再识别结果里每句话都会带上 spk 编号。想只要某位嘉宾的发言把spk0填进裁剪框FunClip 会把 ta 的所有段落一次性剪出来做访谈切片尤其顺手。多段自由剪辑待裁剪文本支持一次填入多段内容并可为每段单独设置前后偏移比如每段前后各多留 0.5 秒一次生成一条多段拼接的成片。字幕一鱼两吃识别一次同时拿到全片字幕和目标片段字幕两份 SRT配合剪映等工具二次加工非常省事。双语视频切换需要处理英文视频时用python funclip/launch.py -l en启动英文模式即可。换更聪明的识别模型python funclip/launch.py -m fun-asr-nano使用旗舰版 Fun-ASR-Nano 模型支持普通话、英语、日语和多种方言口音-m sensevoice则开启 SenseVoice额外输出情绪标签和音频事件检测适合需要理解语气与氛围的场景。如需给片段内嵌字幕记得提前装好 imagemagick 与字体文件具体步骤见项目文档能力进阶LLM 智能剪辑让 AI 帮你决定剪哪里如果说前面都是你告诉它剪什么LLM 智能剪辑则是你告诉它你想要什么它自己去找。这是 FunClip 最能体现智能的功能值得单独讲透。它是什么传统方式需要你一句句挑文字而 LLM大语言模型裁剪的思路是先把整片字幕喂给大模型告诉它你的剪辑目标模型理解语义后返回一批值得保留的片段时间戳FunClip 再据此自动裁剪。说白了你把帮我挑出讲产品优势的部分这句话交给 AI它替你完成挑选。怎么配置完成第一步的语音识别拿到完整字幕在LLM 智能剪辑区域选择模型支持 Qwen、GPT 等主流系列按需填入对应 API Key保持系统默认 Prompt或改成你自己的剪辑指令点击LLM 智能段落选择模型会返回带时间戳的候选片段检查结果点击LLM 智能裁剪或智能裁剪字幕一键出片。LLM 智能剪辑的配置区模型选择、API Key、Prompt 与推理结果一目了然让结果更准的三个技巧指令要具体与其写挑重点不如写挑出提到预算数字和交付时间的片段大模型对明确约束的响应质量会高很多。先小后大第一次先用一两分钟的视频试跑确认输出格式符合预期再处理长片避免浪费 API 调用。善用输出格式约束默认 Prompt 里已经约定了编号 时间区间 文本的输出格式如果你改写了 Prompt务必保留这个结构否则 FunClip 无法解析时间戳。三个直接能用的场景课程切片提取老师讲解核心概念的三段每段不超过 30 秒自动生成复习短视频产品录屏保留演示关键功能、删除操作等待与失误的部分一键产出干净的产品 demo会议纪要找出包含决策和待办事项的片段为两小时会议生成 5 分钟精华版。常见问题排查与性能优化清单识别结果不理想专业名词总错→ 把词填进热词框重新识别这是立竿见影的解法环境嘈杂、口语化严重→ 优先保证音频输入质量必要时先做降噪需要按文本精确裁剪→ 使用默认的 Paraformer 模型它提供可靠的字符级时间戳更适合逐句对齐。说话人区分效果一般多人同声、声音相近的场景识别难度大。可以试试提高音频质量、避免多人同时说话或按段落而非单句去筛选目标说话人容错率更高。运行卡顿或报错首次运行下载模型慢保证网络稳定一次下载后续免重复如果之前安装过 FunClip先执行pip install -U funasr1.3.29再启动内存占用高处理长视频时关闭其他大内存应用给语音识别让出资源想给片段内嵌字幕却失败多半是缺 imagemagick 和字体文件按项目文档装好即可换端口 / 公网访问python funclip/launch.py -p 8000换端口加-s True生成临时公网链接。实战场景清单不同的人各有各的玩法内容创作者从剪不完到剪得完做口播、播客切片、长视频拆短的创作者最痛的就是逐句对齐。FunClip 的路径是识别 → 把好句子一次勾选 → 出片 出字幕配合热词把自家品牌名、嘉宾人名识别得稳稳当当一天能产出的切片数量直接翻倍。教师与培训者把长课变短课把一节 45 分钟的课交给 FunClip先按说话人分离出教师与学生的提问再用 LLM 提取概念讲解段落生成带时间戳的知识点切片和字幕学生复习时按需跳转效率完全不同。企业团队会议与访谈的整理师录好的周会、客户访谈转成文字后按说话人归档再让 LLM 挑出决策与行动项片段一份带时间戳的会议纪要随手可得。全程本地处理敏感内容不出内网这也是本地部署方案最让人安心的点。普通用户给生活留个精华版家庭聚会、旅行 vlog、讲座录音……不用再为太长没空剪放弃记录。挑出家人说话的片段、剪掉冷场几分钟就能把素材变成一条可以发朋友圈的短片门槛低到不需要学任何剪辑知识。收尾现在就可以开始你的智能剪辑之旅回看全文FunClip 打动人的地方不在功能多而在思路新它把语音识别、说话人分离和大语言模型这三项技术组合成了一条人人可用的剪辑流水线——你只负责说要什么它负责找在哪里。而且它完全免费、代码开源、支持本地部署无论是个人尝鲜还是团队落地都值得一试。现在就去动手按上文三步装好环境先用示例视频跑通一次完整流程再试着把热词和 LLM Prompt 调成你自己的节奏。想看更详细的功能说明直接翻项目里的 README_zh.md想研究它背后的实现核心逻辑都在 funclip/ 目录大模型相关的接口集中在 funclip/llm/。从一个片段开始你会慢慢发现剪辑这件事真的可以不用那么费劲。【免费下载链接】FunClipFunASR-powered video transcription, subtitle generation, and LLM-assisted clipping tool with a local Gradio UI.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fu/FunClip创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 FunClip 免费开源AI视频剪辑工具完整教程：语音识别、说话人分离、LLM智能裁剪一次讲透
FunClip 免费开源AI视频剪辑工具完整教程语音识别、说话人分离、LLM智能裁剪一次讲透【免费下载链接】FunClipFunASR-powered video transcription, subtitle generation, and LLM-assisted clipping tool with a local Gradio UI.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fu/FunClip你是不是也遇到过这种场面为剪一段采访素材对着时间轴反复拖拽音频一帧一帧地对齐字幕一个下午就这么没了。好消息是免费开源的AI视频剪辑工具 FunClip 能把这段苦差事压缩到几分钟——这款由阿里巴巴通义实验室 FunASR 团队开源的本地部署工具会自动听懂视频里的每一句话把谁、在什么时候、说了什么整理成一份带时间戳的清单你只需勾选想要的段落剩下的交给它。这篇文章会带你走一条从零到进阶的完整路线先花三分钟装好环境再完成第一次识别与裁剪接着解锁说话人分离、热词定制和字幕输出最后深挖最值得玩的大模型智能剪辑并附上不同职业的实战清单。功能速览它更像一个听得懂话的剪辑助理与其把它当成剪辑软件不如想象你雇了一位听力极好、手脚麻利的助理。FunClip 的核心本事可以概括成四件事听懂每一句话内置的 Paraformer-Large 是当前开源中文语音识别ASR模型里公认效果最好的之一。所谓 ASR就是把语音变成文字的技术它同时还能给出每句话的起止时间。️分清每一个人集成 CAM 说话人识别模型自动标注每句话出自谁口比如 spk0、spk1。面对访谈、会议这类多人对话可以一键只留下某一位的发言。认准你的术语人名、产品名、专业词汇识别不准把热词填进输入框识别时就会优先匹配准确率肉眼可见地提升。读懂内容再下刀接入 GPT、Qwen 等大语言模型让 AI 理解这段视频在讲什么再按你的意图自动挑出值得保留的片段——这是它最特别的地方下文会专门展开。上面就是 FunClip 的主界面上传视频、一键识别、选择段落、点击裁剪四个区域一目了然用一句话总结传统剪辑是人找素材FunClip 的思路是AI 先把素材整理成目录你照着目录取用。同样是剪一条十分钟的片子前者可能要折腾一下午后者通常几分钟就能出结果。上手体验从零到第一次剪辑的三步递进第一步三分钟完成环境配置FunClip 只依赖一个 Python 环境不需要 GPU 也能跑有显卡只是更快。打开终端依次执行# 克隆项目仓库到本地 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fu/FunClip # 进入项目目录 cd FunClip # 安装所需依赖 pip install -r requirements.txt安装完成后启动本地服务# 启动 FunClip 本地服务默认端口 7860 python funclip/launch.py看到提示后用浏览器打开localhost:7860就进入前面那张主界面了。第一次启动会自动下载语音识别模型只需一次之后都在本地缓存不用反复下载。第二步第一次剪辑按图索骥整个过程只需四步操作上传视频拖入一个视频文件也可以先用自带的示例视频试手。点击识别按下识别按钮稍等片刻界面就会给出全文文字以及按时间分段的 SRT 字幕SRT 就是最常见的字幕文件格式每条字幕都带时间码。选中目标把想保留的文字复制到待裁剪文本输入框可以同时选多段。点击裁剪选择裁剪或裁剪并生成字幕系统立刻输出对应视频片段以及这段内容的独立字幕文件。这张中文演示图把完整流程拆成了六步从上传到出片照着箭头点就行第三步进阶玩法榨干基础功能熟练基础流程后下面几个能力值得挨个试一遍按说话人裁剪勾选区分说话人再识别结果里每句话都会带上 spk 编号。想只要某位嘉宾的发言把spk0填进裁剪框FunClip 会把 ta 的所有段落一次性剪出来做访谈切片尤其顺手。多段自由剪辑待裁剪文本支持一次填入多段内容并可为每段单独设置前后偏移比如每段前后各多留 0.5 秒一次生成一条多段拼接的成片。字幕一鱼两吃识别一次同时拿到全片字幕和目标片段字幕两份 SRT配合剪映等工具二次加工非常省事。双语视频切换需要处理英文视频时用python funclip/launch.py -l en启动英文模式即可。换更聪明的识别模型python funclip/launch.py -m fun-asr-nano使用旗舰版 Fun-ASR-Nano 模型支持普通话、英语、日语和多种方言口音-m sensevoice则开启 SenseVoice额外输出情绪标签和音频事件检测适合需要理解语气与氛围的场景。如需给片段内嵌字幕记得提前装好 imagemagick 与字体文件具体步骤见项目文档能力进阶LLM 智能剪辑让 AI 帮你决定剪哪里如果说前面都是你告诉它剪什么LLM 智能剪辑则是你告诉它你想要什么它自己去找。这是 FunClip 最能体现智能的功能值得单独讲透。它是什么传统方式需要你一句句挑文字而 LLM大语言模型裁剪的思路是先把整片字幕喂给大模型告诉它你的剪辑目标模型理解语义后返回一批值得保留的片段时间戳FunClip 再据此自动裁剪。说白了你把帮我挑出讲产品优势的部分这句话交给 AI它替你完成挑选。怎么配置完成第一步的语音识别拿到完整字幕在LLM 智能剪辑区域选择模型支持 Qwen、GPT 等主流系列按需填入对应 API Key保持系统默认 Prompt或改成你自己的剪辑指令点击LLM 智能段落选择模型会返回带时间戳的候选片段检查结果点击LLM 智能裁剪或智能裁剪字幕一键出片。LLM 智能剪辑的配置区模型选择、API Key、Prompt 与推理结果一目了然让结果更准的三个技巧指令要具体与其写挑重点不如写挑出提到预算数字和交付时间的片段大模型对明确约束的响应质量会高很多。先小后大第一次先用一两分钟的视频试跑确认输出格式符合预期再处理长片避免浪费 API 调用。善用输出格式约束默认 Prompt 里已经约定了编号 时间区间 文本的输出格式如果你改写了 Prompt务必保留这个结构否则 FunClip 无法解析时间戳。三个直接能用的场景课程切片提取老师讲解核心概念的三段每段不超过 30 秒自动生成复习短视频产品录屏保留演示关键功能、删除操作等待与失误的部分一键产出干净的产品 demo会议纪要找出包含决策和待办事项的片段为两小时会议生成 5 分钟精华版。常见问题排查与性能优化清单识别结果不理想专业名词总错→ 把词填进热词框重新识别这是立竿见影的解法环境嘈杂、口语化严重→ 优先保证音频输入质量必要时先做降噪需要按文本精确裁剪→ 使用默认的 Paraformer 模型它提供可靠的字符级时间戳更适合逐句对齐。说话人区分效果一般多人同声、声音相近的场景识别难度大。可以试试提高音频质量、避免多人同时说话或按段落而非单句去筛选目标说话人容错率更高。运行卡顿或报错首次运行下载模型慢保证网络稳定一次下载后续免重复如果之前安装过 FunClip先执行pip install -U funasr1.3.29再启动内存占用高处理长视频时关闭其他大内存应用给语音识别让出资源想给片段内嵌字幕却失败多半是缺 imagemagick 和字体文件按项目文档装好即可换端口 / 公网访问python funclip/launch.py -p 8000换端口加-s True生成临时公网链接。实战场景清单不同的人各有各的玩法内容创作者从剪不完到剪得完做口播、播客切片、长视频拆短的创作者最痛的就是逐句对齐。FunClip 的路径是识别 → 把好句子一次勾选 → 出片 出字幕配合热词把自家品牌名、嘉宾人名识别得稳稳当当一天能产出的切片数量直接翻倍。教师与培训者把长课变短课把一节 45 分钟的课交给 FunClip先按说话人分离出教师与学生的提问再用 LLM 提取概念讲解段落生成带时间戳的知识点切片和字幕学生复习时按需跳转效率完全不同。企业团队会议与访谈的整理师录好的周会、客户访谈转成文字后按说话人归档再让 LLM 挑出决策与行动项片段一份带时间戳的会议纪要随手可得。全程本地处理敏感内容不出内网这也是本地部署方案最让人安心的点。普通用户给生活留个精华版家庭聚会、旅行 vlog、讲座录音……不用再为太长没空剪放弃记录。挑出家人说话的片段、剪掉冷场几分钟就能把素材变成一条可以发朋友圈的短片门槛低到不需要学任何剪辑知识。收尾现在就可以开始你的智能剪辑之旅回看全文FunClip 打动人的地方不在功能多而在思路新它把语音识别、说话人分离和大语言模型这三项技术组合成了一条人人可用的剪辑流水线——你只负责说要什么它负责找在哪里。而且它完全免费、代码开源、支持本地部署无论是个人尝鲜还是团队落地都值得一试。现在就去动手按上文三步装好环境先用示例视频跑通一次完整流程再试着把热词和 LLM Prompt 调成你自己的节奏。想看更详细的功能说明直接翻项目里的 README_zh.md想研究它背后的实现核心逻辑都在 funclip/ 目录大模型相关的接口集中在 funclip/llm/。从一个片段开始你会慢慢发现剪辑这件事真的可以不用那么费劲。【免费下载链接】FunClipFunASR-powered video transcription, subtitle generation, and LLM-assisted clipping tool with a local Gradio UI.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fu/FunClip创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考