只有剪辑师才懂的痛！我写了3个Python脚本，用本地 AI 给几万个音效做了“汉化”和“瘦身”
01. 痛点：我的硬盘快炸了，心态也快崩了
作为一个经常需要处理音效素材的“囤积党”，我的硬盘里躺着几百 GB 的音效库（Boom Library, Artlist 等）。虽然素材很丰富，但每次使用时我都要经历三重折磨：
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“英语阅读理解”地狱：
文件名全是英文！比如 Whoosh, Riser, Swell, Debris… 英语不好的我，每次找个“转场嗖嗖声”，都要对着一堆单词猜半天。
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搜索基本靠“蒙”：
我想搜“撞击”，但文件名叫 Impact；我想搜“下雨”，文件名叫 Rain。在文件管理器的搜索框里输入中文，永远是“未找到结果”。最后只能一个个试听，效率极低。
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硬盘空间告急：
几十 GB 的素材全是 WAV 无损格式。虽然音质好，但对于日常短视频或 B 站剪辑来说，太占空间了。而且加载到剪辑软件里，波形读取也慢。
我就想：能不能有个工具，自动帮我把文件名翻译成中文，顺便把体积压缩一下？
市面上的翻译软件不懂音效术语（比如把 Riser 翻译成“立管”，其实应该是“上升音效”），传统的压缩软件又太慢。
于是，我利用本地的 Ollama (Gemma模型) 和 Python，搓了三个自动化脚本，彻底解决了这个问题。
02. 解决方案：本地 AI 也就是“一句话”的事儿
我写了三个脚本，分别解决三个问题。为了安全，它们都支持 “Dry Run（模拟模式）”，先看效果，满意再执行。
神器一：文件名智能汉化脚本 (translate_sfx.py)
这个脚本会调用本地部署的 Ollama（我用的是 gemma3:12b 模型），它不仅仅是翻译单词，还能理解语境。
- 原名：
35mm Shutter.wav - AI 汉化后：
【35毫米快门】35mm Shutter.wav - 原名：
Rise Whoosh Tack.wav - AI 汉化后：
【上升嗖嗖声 敲击声】Rise Whoosh Tack.wav
保留原英文名，加上中文前缀，既能中文搜，又能英文搜，完美！
神器二：文件夹结构汉化脚本 (translate_folders.py)
素材包的分类目录也是英文的？没关系。
这个脚本采用“倒序（Bottom-Up）”逻辑，先翻译最里面的子文件夹，再翻译外面的父文件夹，智能避开已经汉化的目录。
- 原目录：
Atmosphere->Dark - 汉化后：
【大气】Atmosphere->【黑暗】Dark
神器三：16线程暴力压缩脚本 (wav_to_mp3.py)
WAV 太大？这个脚本调用 FFmpeg，开启 多线程并发（你的 CPU 有多少核就开多少线程）。
实测将 549 个 WAV 文件转为 320kbps MP3（音质几乎无损，体积只有 1/4），仅耗时 26 秒！速度快到飞起。而且支持转换后自动校验并删除原 WAV 文件。
03. 效果展示
现在我的音效库变成了这样：
- 📂
【电影感打击】Cinematic Impacts- 🎵
【金属重击】Metal Hit 01.mp3 - 🎵
【低音轰鸣】Sub Boom 02.mp3
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搜索体验： 直接在 Everything 或资源管理器搜“重击”，秒出结果。
硬盘体验： 原本 100GB 的库，现在只占 25GB，省下的空间又能存好多素材了。
04. 开源分享
独乐乐不如众乐乐，我把这套代码开源到了 GitHub。如果你也懂一点点 Python，或者愿意尝试一下，欢迎自取！
需要准备：
- Python 环境
- Ollama (安装好并下载一个模型，如 Gemma 或 Llama3)
- FFmpeg (用于音频压缩)
👉 GitHub 传送门：https://github.com/chinggirltube/SFX-Library-Automation
👉 国内访问传送门：https://git.wlens.top/laowang/SFX-Library-Automation