DCS 任务翻译器

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⚠️ 注意：这些额外语言程序支持翻译，但没有单独的 README 文件。请参考英文或中文 README 获取使用说明。

介绍

DCS 任务翻译器是一个用于将 DCS 任务文件翻译为中日韩文的工具。它可以将任务文件中的文本提取出来，然后使用AI将其翻译为中日韩文，最后将翻译后的文本重新写入任务文件中。

使用方法

安装

首先，你需要安装Java 17。你可以在这里下载Java 17并安装。

然后，你需要下载任务翻译器的最新版本。你可以在这里下载最新版本。并解压到/path/to/miz-translator

配置

在/path/to/miz-translator/conf文件夹中，有一个trans.conf文件。你可以在这个文件中配置翻译器的一些参数。

# 给AI的提示，这里的F/A 18是一个示例，你可以根据需要修改飞机类型或者战役类型
hint=你是一个翻译，下面是跟战斗机F/A 18相关的英语，翻译成简体中文，但不要使用markdown输出, 保持原文的换行格式，不要添加多余的解释。遇到全大写的缩略词保持缩略词原样

# AI翻译器，目前支持deepseek和doubao以及openai 3种翻译器
translator=deepseek

# 翻译器的API Key，如果你使用的是deepseek或者doubao，你需要在这里填写你的API Key
apikey=your-api-key

# Open API的baseurl
baseurl=https://api.deepseek.com/v1

# 使用的AI模型
model=deepseek-chat

# 使用的AI的temperature, 如果为负数则使用默认值
temperature=1.3

# 使用AI的max_tokens, 默认4096
maxTokens=4096

# 最小翻译长度，小于12个字符不翻译保持原文
minimumLength=12

# 将想保持原文的话放到filters里，可以指定多个filters，但每个必须以filters作为开头
filters1=JAMMER COOLING
filters2=INSERT ON COURSE AUDIO

# 将不想翻译的key放到keyFilters里，可以指定多个keyFilters，但每个必须以keyFilters作为开头
keyFilters1=DictKey_UnitName_
keyFilters2=DictKey_WptName_
keyFilters3=DictKey_GroupName_
keyFilters4=DictKey_ActionRadioText_

运行

cd /path/to/miz-translator/bin
./trans -f /path/to/missions

/path/to/miz-translator/bin是你解压后的文件夹路径，/path/to/missions是你要翻译的任务文件路径。

分步运行

# 也可以分步运行
cd /path/to/miz-translator/bin

# 解压出任务文件中的文本为一个json文件
./trans -f /path/to/missions -d

# 翻译json文件
./trans -f /path/to/missions -t

# 将翻译后的文本压缩成miz任务
./trans -f /path/to/missions -c

语音翻译

语音翻译需要先安装edge-tts,faster-whisper以及ffmpeg. 注意: 语音翻译需要梯子

# MacOS
brew install python
brew install ffmpeg
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
uvicorn bin.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

# Windows
winget install Python.Python.3.11
winget install -e --id BtbN.FFmpeg.LGPL.8.0
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
uvicorn bin.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

# verify install
$ edge-tts --version
$ ffmpeg -version

语音翻译首先需要执行trans命令生成翻译后的语音文本, 然后使用下面的命令生成语音文件, 并打包进miz任务文件中

cd /path/to/miz-translator/bin
./trans -f /path/to/missions
./trans-voice -f /path/to/missions

# http代理
./trans-voice -f /path/to/missions --proxy http://proxy.example.com:8080

Docker

# pull docker image
docker pull redisrdbcli/miz-translator:latest

# run text translation
docker run --rm \
  -v /path/to/trans.conf:/app/miz-translator/conf/trans.conf:ro \
  -v /path/to/miz:/tmp/miz-uploaded \
  miz-translator:latest \
  trans -f /tmp/miz-uploaded

# run voice translation
docker run --rm \
  -v /path/to/trans.conf:/app/miz-translator/conf/trans.conf:ro \
  -v /path/to/miz:/tmp/miz-uploaded \
  miz-translator:latest \
  trans-voice -f /tmp/miz-uploaded
  
# use environment variables instead of a config file
docker run --rm \
  -v /path/to/miz:/tmp/miz-uploaded \
  -e API_KEY="${api-key}" \
  -e BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1" \
  -e HINT="${hint}" \
  -e PROXY="http://proxy.example.com:8080" \
  miz-translator:latest \
  trans -f /tmp/miz-uploaded
  
docker run --rm \
  -v /path/to/miz:/tmp/miz-uploaded \
  -e API_KEY="${api-key}" \
  -e BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1" \
  -e HINT="${hint}" \
  -e PROXY="http://proxy.example.com:8080" \
  miz-translator:latest \
  trans-voice -f /tmp/miz-uploaded
  
# use local web service
docker run -d \
  --name miz-translator \
  -p 8000:8000 \
  -v /path/to/miz:/tmp/miz-uploaded \
  miz-translator:latest \
  uvicorn bin.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000