VideoCaptioner是一款基于大语言模型的智能视频字幕助手，能够一键完成视频字幕生成、智能断句、专业校正和高质量翻译全流程处理。这款AI字幕工具让字幕制作变得前所未有的简单高效，即使是新手用户也能快速上手。
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoCaptioner 🚀 快速上手：从零开始制作字幕
第一步：获取软件
Windows用户（推荐）： 从项目仓库下载最新的打包程序，软件已集成所有必要环境，下载后可直接运行。
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoCaptioner
macOS/Linux用户：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoCaptioner
cd VideoCaptioner
chmod +x run.sh
./run.sh
第二步：基础配置
LLM API配置： 这是字幕断句、校正和翻译的核心，建议使用项目提供的中转站服务，支持高并发且性价比高。
语音识别配置：
- B接口/J接口：免费在线识别，适合中英文视频
- fasterWhisper：本地识别，支持99种语言，时间轴精准
第三步：开始处理
直接将视频文件拖拽到软件窗口，软件就会自动完成：
- 语音识别转录
- 字幕智能断句
- 字幕优化翻译
- 字幕视频合成
VideoCaptioner主界面，支持拖拽视频文件一键处理
💡 核心功能详解
智能语音识别
VideoCaptioner提供多种语音识别方案：
- 在线识别：免费快速，适合普通需求
- 本地识别：保护隐私，支持离线使用
- 模型下载：软件内直接下载，无需复杂操作
推荐使用fasterWhisper本地识别，它支持：
- 99种语言识别
- 精准的时间轴定位
- 高质量转录效果
AI字幕断句与优化
这是VideoCaptioner的核心功能：
- 智能断句：将逐字字幕重组为自然段落
- 上下文理解：基于语义进行合理分割
- 专业校正：自动修正错别字、统一术语
字幕优化与翻译界面，支持智能断句和校正功能
高质量字幕翻译
支持多种翻译引擎：
- LLM大模型翻译：质量最佳，理解上下文
- 微软翻译：速度快，适合一般需求
- 谷歌翻译：需要网络环境支持
实用技巧：开启"反思翻译"功能，通过多次迭代优化翻译质量。
🎯 高级定制技巧
专业术语处理
在"文稿匹配"功能中，可以设置术语表来确保专业词汇的准确性：
机器学习 -> Machine Learning
马斯克 -> Elon Musk
打call -> 应援
字幕样式定制
VideoCaptioner提供丰富的字幕样式：
- 科普风格字幕
- 新闻播报风格
- 动漫番剧风格
- 自定义样式调整
字幕样式设置界面，多种预设模板可选
批量处理功能
对于需要处理多个视频的用户：
- 支持批量视频字幕合成
- 多线程并行处理
- 大幅提升工作效率
🔧 实用配置建议
模型选择指南
语音识别模型：
- Tiny：仅用于测试
- Small：英文识别效果不错
- Medium：中文识别建议使用
- Large-v2：效果最好，推荐使用
性能优化配置
线程数设置：
- 普通API：建议5线程以下
- 中转站API：可拉满线程数
故障排除
常见问题解决方案：
- 下载失败：检查Cookie配置
- 识别错误：切换语音识别接口
- 翻译质量差：启用反思翻译
LLM API配置界面，支持多种大模型服务
📋 最佳实践案例
案例一：TED演讲字幕制作
- 原视频：14分钟英文演讲
- 处理时间：约4分钟
- 费用消耗：不足0.01元
案例二：教学视频字幕生成
- 使用文稿匹配功能
- 设置专业术语表
- 获得高质量双语字幕
💎 总结要点
VideoCaptioner让视频字幕生成变得简单高效：
- 一键处理：拖拽视频即可开始
- 智能优化：AI自动断句校正
- 专业翻译：上下文理解确保质量
- 样式丰富：多种字幕风格可选
无论你是内容创作者、教育工作者还是普通用户，VideoCaptioner都能帮助你快速制作出专业级的视频字幕。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
