Laissez l'IA locale les générer depuis la vidéo
Wave Subs reconnaît les dialogues d'une vidéo, génère des sous-titres SRT / ASS et les traduit dans votre langue. Tout se passe sur votre ordinateur — sans internet, entièrement gratuit.
Entièrement open source·Entièrement gratuit·Sans achats intégrés
L'éditeur : corrigez le texte, ajustez le minutage, cliquez sur une ligne pour l'écouter
Pas de site de sous-titres à fouiller, pas de vidéo à envoyer, pas de compte à créer.
MKV, MP4, MOV, TS. Une piste de sous-titres intégrée est détectée et utilisée directement.
whisper.cpp reconnaît les dialogues sur votre machine, détection automatique de la langue ; le minutage est calé sur le moment où les répliques sont vraiment prononcées (réglé sur les sous-titres officiels de six longs métrages).
Traduits dans votre langue, exportés en SRT ou ASS à côté de la vidéo — lisibles par tout lecteur. Un verdict de qualité indique où regarder.
Traduits dans votre langue, exportés en SRT ou ASS à côté de la vidéo — lisibles par tout lecteur. Un verdict de qualité indique où regarder.
29 langues cibles : français, anglais, chinois (simplifié/traditionnel), japonais, coréen, allemand, espagnol, portugais, russe, thaï, vietnamien, indonésien, malais… Par défaut un modèle Qwen3 local — gratuit et hors ligne — ou toute API compatible OpenAI.
Corrigez le texte, ajustez le minutage, insérez, supprimez, fusionnez, annulez, sauvegarde automatique. Cliquez sur une ligne pour entendre exactement la réplique — même en HEVC ou DTS, grâce au ffmpeg intégré. Les constats de qualité sont cliquables.
Déposez un dossier ; tous les fichiers suivent les mêmes réglages, et chacun peut avoir sa propre piste de sous-titres, piste audio ou moteur. Chaque ligne terminée porte son verdict de qualité.
Les outils en ligne exigent d'envoyer tout le film. Wave Subs n'envoie rien.
Les modèles se téléchargent en un clic dans l'app, qui indique pour chacun « adapté / utilisable / trop lourd » selon la mémoire de votre machine. Les mêmes règles, en tableau :
| Modèle | Téléchargement | RAM utilisée | Qualité | Vitesse | Mac : RAM conseillée | PC Windows : RAM conseillée |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Tiny | 75 MB | 0.5 GB | ●○○○○ | ●●●●● | 8 GB | 16 GB |
| Base | 142 MB | 0.7 GB | ●●○○○ | ●●●●● | 8 GB | 16 GB |
| Small | 466 MB | 1.2 GB | ●●●○○ | ●●●●○ | 8 GB | 16 GB |
| Medium | 1.5 GB | 2.6 GB | ●●●●○ | ●●○○○ | 16 GB | 24 GB |
| Large v3 Turbo | 1.6 GB | 2.2 GB | ●●●●◐ | ●●●●○ | 16 GB | 24 GB |
| Large v3 | 3.0 GB | 4.5 GB | ●●●●● | ●○○○○ | 16 GB | 24 GB |
| Modèle | Téléchargement | RAM utilisée | Qualité | Vitesse | Mac : RAM conseillée | PC Windows : RAM conseillée |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3 1.7B | 1.8 GB | 2.5 GB | ●●○○○ | ●●●●● | 16 GB | 24 GB |
| Qwen3 4B | 2.4 GB | 3.5 GB | ●●●○○ | ●●●●○ | 16 GB | 24 GB |
| Qwen3 8B | 4.9 GB | 6 GB | ●●●●○ | ●●●○○ | 16 GB | 24 GB |
| Qwen3 14B | 9.0 GB | 10.5 GB | ●●●●◐ | ●●○○○ | 24 GB | 32 GB |
| Qwen3 32B | 19.7 GB | 22 GB | ●●●●● | ●○○○○ | 32 GB | 48 GB |
| Votre machine | Reconnaissance | Traduction | Remarques |
|---|---|---|---|
| Mac 8 Go | Small ou Large v3 Turbo | Qwen3 1.7B | Suffisant ; Turbo tourne avec 8 Go en fermant les autres apps |
| Mac 16 Go | Large v3 Turbo | Qwen3 8B | Le réglage par défaut, équilibre qualité/vitesse |
| Mac 32 Go | Large v3 | Qwen3 14B | Meilleure reconnaissance, traduction plus précise |
| Mac 48 Go et plus | Large v3 | Qwen3 32B | Meilleure traduction, plus lent |
| PC Windows 16 Go | Large v3 Turbo | Qwen3 4B | CPU seul : le même modèle prend plusieurs fois plus de temps que sur Apple Silicon |
| PC Windows 32 Go | Large v3 Turbo | Qwen3 8B | Les gros modèles tournent, prévoyez du temps |
Version 1.0.1. ffmpeg et whisper.cpp sont inclus — rien d'autre à installer.
brew install --cask jason-jm/wavesubs/wavesubsscoop bucket add wavesubs https://github.com/jason-jm/scoop-wavesubs && scoop install wavesubsAu premier lancement, un modèle de reconnaissance vous est proposé (plus besoin de réseau ensuite). Licences des composants open source : THIRD-PARTY-LICENSES.
MKV, MP4, MOV, TS, AVI et les formats courants ; HEVC, DTS et TrueHD, que les navigateurs ne lisent pas, passent aussi grâce au ffmpeg intégré. Les fichiers audio seuls fonctionnent.
La reconnaissance couvre la centaine de langues de whisper avec détection automatique ; 29 langues cibles pour la traduction ; interface en 32 langues.
Tout se fait en local. Seuls le téléchargement initial des modèles et, si vous le configurez, la traduction cloud utilisent le réseau.
Environ 3 à 6 minutes avec Large v3 Turbo sur puce M, plus quelques minutes de traduction locale. Lancez une saison entière en lot.
Pas pour le moment : la reconnaissance locale dépend de l'accélération Metal des puces Apple ; sur Intel ce serait trop lent.