VideoCaptioner：能够实现视频字幕的全流程处理

VideoCaptioner 简介

VideoCaptioner 是一款智能字幕处理工具，基于大语言模型（LLM）技术，能够实现视频字幕的全流程处理，包括语音识别、字幕断句、优化、翻译以及字幕视频合成等功能。它支持多种语音识别引擎，如在线接口和本地离线的 Whisper 模型，无需高性能 GPU 即可高效运行。软件还提供丰富的字幕样式模板和多种格式支持（如 SRT、ASS、VTT 等），并具备人声分离、字级时间戳等实用功能。其直观的操作界面和低消耗的模型设计，让字幕制作变得简单高效，适合视频创作者、教育工作者以及翻译人员等各类用户，帮助他们快速生成高质量字幕，提升工作效率。

VideoCaptioner 主要功能

1. 多平台视频下载与处理
   • 支持国内外主流视频平台（如B站、YouTube）的视频下载和字幕处理。
   • 自动提取视频原有字幕进行处理。
2. 专业的语音识别引擎
   • 提供多种在线语音识别接口，效果媲美剪映（免费、高速）。
   • 支持本地Whisper模型（保护隐私、可离线），包括WhisperCpp和fasterWhisper两种版本。
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。
   • 支持文稿提示，使用原有文稿或者相关提示优化字幕断句。
4. 高质量字幕翻译
   • 结合上下文的智能翻译，确保译文兼顾全文。
   • 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
   • 提供丰富的字幕样式模板（如科普风、新闻风、番剧风等）。
   • 支持多种格式字幕视频（如SRT、ASS、VTT、TXT）。
6. 批量处理：支持批量视频字幕合成，提升处理效率。
7. 直观的字幕编辑查看界面：提供实时预览和快捷编辑功能。

VideoCaptioner 技术原理

1. 大语言模型（LLM）
   • 利用LLM在理解上下文方面的优势，对语音识别生成的字幕进行智能断句、校正和翻译。
   • 内置基础大语言模型（如gpt-4o-mini），无需配置即可使用，支持标准OpenAI API格式，兼容多种LLM服务。
2. 语音识别
   • 支持在线和本地离线两种语音识别方式。
   • 本地Whisper模型包括WhisperCpp和fasterWhisper两种版本，后者效果更好，支持CUDA加速。
3. 字幕优化与翻译
   • 通过Prompt指导大模型进行反思和优化翻译，确保翻译质量。
   • 使用序列模糊匹配算法，保证字幕时间轴与视频完全一致。
4. 人声分离和字级时间戳
   • 支持VAD（语音活动检测）和人声分离，减少背景噪音干扰。
   • 提供字级时间戳功能，确保字幕与视频画面完美同步。
5. 多线程处理：支持多线程优化和翻译，提升处理效率。
6. 文稿匹配：支持术语表、原字幕文稿和修正要求等多种文稿匹配方式，辅助校正字幕和翻译。

VideoCaptioner 应用场景

1. 视频创作者：为自媒体视频、Vlog 添加精准字幕，提升内容可读性和观众体验。
2. 教育领域：为教学视频生成字幕，方便学生学习，尤其是外语教学视频的翻译字幕。
3. 影视制作：为电影、电视剧、纪录片等添加字幕，支持多种字幕样式和格式，满足不同需求。
4. 会议记录：将会议录音转录为字幕，便于整理和回顾会议内容，提高工作效率。
5. 社交媒体：为短视频平台（如抖音、B站）的内容添加字幕，增强互动性和传播效果。
6. 多语言支持：为外语视频生成翻译字幕，帮助观众更好地理解内容，拓展内容的受众群体。

VideoCaptioner 项目入口

• GitHub代码库：https://github.com/WEIFENG2333/VideoCaptioner