卡卡字幕助手

VideoCaptioner

一款基于大语言模型(LLM)的智能视频字幕处理助手，支持字幕生成、断句、优化、翻译全流程处理

简体中文 / English

📖 项目介绍

卡卡字幕助手（VideoCaptioner）是一款功能强大的视频字幕配制软件。操作简单且无需高配置，利用大语言模型进行字幕智能断句、校正、优化、翻译，字幕视频全流程一键处理！为视频配上效果惊艳的字幕。

• 🎯 无需GPU即可使用强大的语音识别引擎，生成精准字幕
• ✂️ 基于 LLM 的智能分割与断句，字幕阅读更自然流畅
• 🔄 AI字幕多线程优化与翻译，调整字幕格式、表达更地道专业
• 🎬 支持批量视频字幕合成，提升处理效率
• 📝 直观的字幕编辑查看界面，支持实时预览和快捷编辑
• 🤖 消耗模型 Token 少，且内置基础 LLM 模型，保证开箱即用

📸 界面预览

🚀 快速开始

Windows 用户

软件较为轻量，打包大小不足 60M,已集成所有必要环境，下载后可直接运行。

1. 从 Release 页面下载最新版本的可执行程序。或者：蓝奏盘下载

2. 解压后直接运行 VideoCaptioner.exe

3. （可选）LLM API 配置，选择是否启用字幕优化或者字幕翻译

4. 拖拽视频文件到软件窗口，即可全自动处理

提示：每一个步骤均支持单独处理，均支持文件拖拽。

MacOS 用户

由于本人缺少 Mac，所以没法测试和打包，暂无法提供 MacOS 的可执行程序。

Mac 用户请自行使用下载源码和安装 python 依赖运行。

1. 安装 ffmpeg

brew install ffmpeg

2. 克隆项目

git clone https://github.com/WEIFENG2333/VideoCaptioner.git

3. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

4. 运行程序

python main.py

✨ 主要功能

软件充分利用大语言模型(LLM)在理解上下文方面的优势，对语音识别生成的字幕进一步处理。有效修正错别字、统一专业术语，让字幕内容更加准确连贯，为用户带来出色的观看体验！

1. 多平台视频下载与处理

• 支持国内外主流视频平台（B站、Youtube等）
• 自动提取视频原有字幕处理

2. 专业的语音识别引擎

• 提供多种接口在线识别，效果媲美剪映（免费、高速）
• 支持本地Whisper模型（保护隐私、可离线）

3. 字幕智能纠错

• 自动优化专业术语、代码片段和数学公式格式
• 上下文进行断句优化，提升阅读体验

4. 高质量字幕翻译

• 结合上下文的智能翻译，确保译文准确自然
• 通过Prompt指导大模型反思翻译，提升翻译质量
• 使用序列模糊匹配算法、保证时间轴完全一致

5. 字幕样式调整

• 丰富的字幕样式模板（科普风、新闻风、番剧风等等）
• 多种格式字幕视频（SRT、ASS、VTT、TXT）

⚙️ 基本配置

1. LLM API 配置说明 （可选）

• 软件内置基础大语言模型（gpt-4o-mini），无需配置即可使用。但为获得更好的效果，建议在设置中配置个人 API。
• 支持标准 OpenAI API 格式（兼容通义千问、DeepSeek 等）请自行配置。【招租】
• 追求更高质量可选用 Claude-3.5-sonnet 或 gpt-4o

2. 本地 Whisper 语音识别配置（需软件内下载）

• 下载模型：Tiny, Base, Small, Medium, Large-v1, Large-v2
• 中文识别推荐使用 Medium 及以上版本，以确保识别质量

3. 字幕样式自定义

• 主副字幕设置：字体、大小、颜色、边框样式、行距、位置等
• 排版方式：原文在上、译文在上、仅原文、仅译文

💡 软件流程介绍

程序完整的处理流程如下:

语音识别 -> 字幕生成 -> 字幕优化翻译(可选) -> 字幕视频合成

📝 说明

1. 字幕断句的质量直接影响观看体验。我开发了 SubtitleSpliter 项目智能识别句子边界并进行合理分段。将逐字字幕重组为符合自然语言习惯的段落,确保与视频画面完美同步，显著提升观看体验。

2. 为提升性能,向大语言模型发送的字幕数据仅包含文本内容,不含时间轴信息,大幅降低模型处理开销。对于返回的结果与原内容进行序列模糊匹配，确保最终得到的时间轴完全一致。

3. 翻译过程使用吴恩达的“翻译-反思-翻译”方法，保证了良好的翻译结果和语言表达习惯。

🤝 贡献指南

作者是一名大三学生，个人能力和项目都还有许多不足，项目也在不断完善中，如果在使用过程遇到的Bug，欢迎提交 Issue 和 Pull Request 帮助改进项目。

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