VideoCaptioner视频字幕制作完整指南

项目概述

【免费下载链接】VideoCaptioner 🎬 卡卡字幕助手 | VideoCaptioner - 基于 LLM 的智能字幕助手,无需GPU一键高质量字幕视频合成!视频字幕生成、断句、校正、字幕翻译全流程。让字幕制作简单高效! 【免费下载链接】VideoCaptioner 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoCaptioner

VideoCaptioner是一款基于大语言模型的智能字幕助手,能够实现视频字幕生成、断句、校正、翻译等全流程处理。该工具操作简单且无需高配置,支持网络调用和本地离线两种方式进行语音识别,让字幕制作变得轻松高效。

核心功能特点

  • 智能语音识别:支持WhisperCpp和fasterWhisper双引擎
  • AI智能校正:大语言模型自动优化字幕流畅度
  • 多语言翻译:集成主流翻译服务,支持全球语言
  • 可视化界面:友好的操作界面
  • 专业格式输出:多种字幕样式模板任选选择

软件界面预览

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字幕处理界面

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快速开始

环境准备

  • Windows/Linux系统
  • Python 3.x环境
  • 稳定的网络连接

安装步骤

  1. 获取项目代码

    git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoCaptioner.git
    cd VideoCaptioner
    
  2. 安装依赖包

    pip install -r requirements.txt
    
  3. 启动应用

    python main.py
    

详细配置说明

LLM API配置

LLM大模型用于字幕断句、字幕优化以及字幕翻译。以下是推荐的配置选项:

配置项说明
SiliconCloud并发较低,建议线程设置为5以下
DeepSeek建议使用deepseek-v3模型
兼容API接口支持其他服务商的API

翻译服务配置

服务类型适用场景配置难度
LLM大模型翻译高质量翻译⭐⭐
DeepLx翻译专业翻译⭐⭐⭐
微软翻译稳定性强
谷歌翻译免费使用

推荐使用LLM大模型翻译,翻译质量最好。

语音识别接口

接口名称支持语言运行方式说明
B接口仅支持中文、英文在线免费、速度较快
J接口仅支持中文、英文在线免费、速度较快
WhisperCpp中文、日语、韩语、英文等99种语言本地需要下载转录模型
fasterWhisper中文、英文等多99种语言本地支持CUDA,速度更快,转录准确

本地Whisper语音识别模型

模型磁盘空间内存占用说明
Tiny75 MiB~273 MB转录效果一般,仅用于测试
Small466 MiB~852 MB英文识别效果已经不错
Medium1.5 GiB~2.1 GB中文识别建议至少使用此版本
Large-v22.9 GiB~3.9 GB效果好,配置允许情况推荐使用

推荐模型:Large-v2稳定且质量较好。

使用流程介绍

程序的处理流程如下:

语音识别转录 -> 字幕断句(可选) -> 字幕优化翻译(可选) -> 字幕视频合成

主要功能模块

多平台视频下载与处理

  • 支持国内外主流视频平台
  • 自动提取视频原有字幕处理

专业的语音识别引擎

  • 提供多种接口在线识别
  • 支持本地Whisper模型

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

高质量字幕翻译

  • 结合上下文的智能翻译
  • 通过Prompt指导大模型反思翻译,提升翻译质量

字幕样式调整

  • 丰富的字幕样式模板
  • 多种格式字幕视频

常见问题解答

Q: 为什么我的字幕生成速度很慢? A: 建议切换到fasterWhisper并启用CUDA加速

Q: 如何调整字幕样式? A: 在设置界面选择预设模板或自定义格式

Q: 支持哪些视频格式? A: 支持主流视频格式

项目目录结构

VideoCaptioner/
├── app/                    # 应用程序主目录
├── docs/                   # 文档目录
├── tests/                  # 测试文件目录
├── main.py                 # 程序入口文件
└── requirements.txt        # Python依赖列表

测试效果展示

全流程处理一个14分钟1080P的英文TED视频,调用本地Whisper模型进行语音识别,使用AI模型优化和翻译为中文,总共消耗时间约4分钟。

测试效果1

测试效果2

测试效果3

使用建议

  1. 字幕断句的质量对观看体验至关重要
  2. 在处理过程中,仅向大语言模型发送文本内容
  3. 在翻译环节采用"翻译-反思-翻译"方法论
  4. 处理在线视频链接时会自动下载视频字幕,节省操作时间

按照以上步骤配置和使用,您将能够轻松制作出专业水准的视频字幕。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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