我做了一个 Windows 本地离线中英实时翻译工具：旺财翻译 V4，正式版和 Lite 版都可以下载测试

这段时间一直在折腾一个小工具，名字叫 旺财翻译。
它的定位很简单：一个尽量能在普通 Windows 电脑上跑起来的本地离线中英会议 / 上课实时翻译助手。
不是云端 API 服务，也不是多人会议平台，而是更像一个本地字幕员：打开软件，对着麦克风说话，左边显示原文，右边显示译文，适合会议、课堂、讲座、培训、演示现场使用。
为什么做这个工具
很多实际场景里，并不一定需要很复杂的平台。
比如：
老师上课时，中间会夹英文术语；
单位内部会议里，会出现中英混说；
培训、讲座、演示现场，希望能把原文和译文投到屏幕上；
有些内容不适合上传云端；
使用者未必懂 Python、模型、命令行，只想双击打开直接用。
所以旺财翻译的目标不是炫技，而是尽量做到：
Windows 友好
本地离线运行
不依赖云端 API
不强制需要显卡
普通电脑可用
现场展示清楚
当前版本能做什么
目前 V4 版本已经具备这些功能：
中英语音识别
中英文混说识别
本地翻译模型
左右分屏显示原文和译文
全屏实时记录显示
会话记录保存
中英文摘要导出
麦克风自动增益和噪声门自动模式
ASR 双路交替，减少长时间识别中的卡顿和丢句
翻译模型双实例常驻，互为 fallback
Windows 一键安装和桌面快捷方式
界面没有做成聊天气泡，而是做成比较适合投影和课堂展示的左右分屏：
左边原文，右边译文。
录音时会先有临时占位，系统识别完成后再替换成正式文本和翻译结果。这样用户能知道软件已经听到了声音，不会误以为卡住。
为什么强调本地离线
很多翻译工具效果很好，但默认依赖云端服务。
普通聊天或者轻量使用当然没问题，但在会议、课堂、培训等场景里，有几个现实问题：
网络不一定稳定；
内容不一定方便上传；
API 费用和账号配置会增加门槛；
普通老师或单位用户不想折腾复杂配置；
有些场景就是希望数据留在本机。
旺财翻译的思路是：把 ASR、翻译、记录、摘要尽量都放在本机完成。
它不一定是最“云端智能”的方案，但会更像一个可以放在办公室电脑、教室电脑、移动硬盘里的实用工具。
V4 做了哪些优化
V4 主要解决的是“真实使用时”的问题。
包括：
长语音识别和断句优化
之前长句子容易等太久，或者断句不自然。V4 对实时识别、断句、显示做了优化，让长时间讲话时更顺。
中英混说识别优化
很多教学和会议场景不是纯中文，也不是纯英文，而是中文里夹英文术语。V4 对这类中英混说做了专门处理。
双路 ASR 交替
单路识别长时间运行时，容易出现卡顿、丢句。现在采用双路 ASR 交替工作，降低长时间识别中的掉链子概率。
翻译模型双实例
翻译模型也做了双实例常驻和 fallback。这样单个模型偶尔卡住或异常时，另一套可以兜底。
安装包补齐依赖
之前目标机器上出现过缺依赖的问题，比如音频相关依赖缺失。V4 安装包补齐了必要依赖。
Lite 版
为了让配置低一些的电脑也能试用，单独做了 Lite 版。
正式版和 Lite 版区别
正式版适合内存比较充足的电脑。
推荐配置：
Windows 10 / Windows 11 x64
16GB 内存起步
SSD 更好
不需要 GPU
指向麦克风或摄像头麦克风效果更好
Lite 版面向配置低一点的机器，目标是让 8GB 内存电脑也尽量能跑起来。
Lite 版保留核心功能：
本地离线运行
中英文识别
中英文混说识别
本地翻译
ASR 双路机制
翻译 fallback
记录与摘要导出
不过 8GB 内存机器建议关闭浏览器、微信、Office、大型杀毒扫描等后台程序，并尽量安装到 SSD。
我的判断是：
8GB：能跑，但适合轻负载使用；
12GB：比较舒服；
16GB：正式版或 Lite 都更稳。
使用建议
如果你是第一次测试，建议：
优先使用 SSD 安装；
第一次启动耐心等待模型加载；
关闭其它大型软件；
尽量使用收音清楚的麦克风；
会议或课堂现场最好先提前试一次。
很多识别问题其实不是模型问题，而是现场收音问题。
笔记本自带麦克风能用，但如果距离远、环境嘈杂、回声大，识别率会下降。正式上课或会议建议用指向麦克风、摄像头麦克风，或者带硬件降噪的麦克风。
下载地址
以后新版本也会尽量在这个文件夹里更新。
目前为 V4 版本，包含：
正式版
Lite 版
通过网盘分享的文件：Wangcai
链接：
https://pan.baidu.com/s/1zN0DbLM8gInK1pwFdcC5eg?pwd=2gw6
提取码：
2gw6
压缩包密码：
123
安装方式
下载压缩包后解压，进入安装目录，运行：
install.bat
安装脚本会尽量自动检查 Python 环境、安装依赖、创建桌面快捷方式。
如果你已经有 Python 3.12 环境，安装会更快。第一次启动会加载本地模型，机械硬盘可能会慢一些，建议耐心等待。
GitHub 地址
项目地址：
https://github.com/superalp1985/Wangcai
作者：
王大粘
https://github.com/superalp1985/
授权说明
旺财翻译目前采用：
source-available, non-commercial
项目自己的授权协议为：
PolyForm Noncommercial License 1.0.0
简单说：
可以用于学习、研究、教学、个人非商业用途；
不允许未经许可用于商业销售、商业 SaaS、商业集成或再打包售卖；
第三方模型、运行时和依赖库仍然遵守它们各自的许可证。
如果你要二次开发，尤其是打包分发，请先看仓库里的协议说明文件。
最后
这个项目一路做下来，踩了不少坑：
Windows 编码问题
llama.cpp 中文问号问题
ASR 断句问题
中英混说识别问题
麦克风增益和噪声门
机械硬盘加载卡顿
模型常驻内存
fallback 机制
安装包路径和依赖
快捷方式黑窗问题
现在这个版本不敢说完美，但已经从实验玩具变成了一个可以真实拿去会议和课堂现场试用的工具。
如果你刚好有类似需求，可以下载试试。
如果你愿意折腾，也欢迎看源码、提 issue、一起改。