转贴:网友windy.杜^ 影音之实现中英文字幕之我的解决方案

本文介绍如何使用‘火鸟字幕合并器’合并中英文srt格式字幕,并解决了字幕与影片不同步的问题。此外,还分享了从sub文件中抽取字幕的经验。

实现中英文字幕之我的解决方案

现在很多人都看divx的电影,其优点之一就是有外挂字幕,自己可以选择是看中文字幕还是英文字幕,但是正如火鸟字幕合并器的作者‘火鸟’所说的::“火鸟本乃一等一的英文菜鸟,又向来对英文不闻不问,却善假借历练听力之名,行赏观大片之乐。无奈放中文字幕时不知鸟们怎么叫,放英文字幕时不知鸟们叫什么,想找兼有中英文字幕的下载处更是鸟也找不找半只了。”当然‘火鸟’说的很风趣了,不过相信很多人也遇到这个问题,因此‘火鸟’开发了一个合并字幕的软件‘火鸟字幕合并器’


我要说的就是怎样使用这个工具。字幕文件其实分很多种,像idx, sub, ssa, ass, srt等,具体有什么区别我也说不清楚,大概上idx是和sub配套的,是从dvd里抓取出来的图像字幕文件,而ssa和ass是格式化了的字幕文件,srt是纯文本格式的字幕文件。‘火鸟字幕合并器’只能把两个srt文件合并,而且可以把ass,ssa转化为srt文件。对于sub文件就只能通过其他软件,比如subrip(将英文字幕从sub文件中抽出存为srt文件),subocr(可以将中文字幕从sub文件中抽出)。现在当的很多电影只有sub,idx字幕,我要看的那个就是sub的字幕,我先是准备用软件把字幕抽出来。从我使用的情况来说,我只使用了subrip,抽出的结果不是很理想,反正我不是很满意,有很多字母都识别的不好。因此我放弃了把sub文件转化成srt的方案。我选择从网上直接当srt或者ass,ssa格式的字幕。实际上网上这种资源是很丰富的。很顺利的我当了<ShawShank's Redemption>(找部经典影片来学习英文@_@)的中文和英文字幕,然后用‘火鸟字幕合并器’将两个文件合并。。。中英文的字幕就出来了,哈哈,一起看看,就在下面的表里

1
00:02:03,903 --> 00:02:06,002
杜弗瑞先生
Mr. Dufresne, describe...

2
00:02:06,002 --> 00:02:10,401
...你太太被杀当晚
你曾和她谈过些什么?
...the confrontation you had with
your wife the night she was murdered.

3
00:02:15,003 --> 00:02:16,702
很伤感的
It was very bitter.

4
00:02:17,003 --> 00:02:21,402
她说她很高兴我已知道,
她不想再偷偷摸摸了.
She said she was glad I knew,
that she hated all the sneaking around.

字幕出来了,还有一个问题就是你当的字幕可能和你的电影文件并不配套,也就是说字幕和画面可能不同步,解决的办法就是电影播放后,系统自动加载字幕,任务栏里会有一个vobsub(我用的字幕显示工具,相信大部分人都用这个吧?)的图标,双击一下,然后点timing那个tab,设置一下delay就可以了,如果字幕快了就写正数,如果字幕慢了就写负数,我下载那个字幕大约慢了17秒,我就在里面填上‘-17000’,这时候就可以尽情享受有中英文字幕的电影了,^^

感谢火鸟写出这么好的一个程序,‘火鸟字幕合并器’的具体使用和下载大家可以去他的blog看看,http://blog.youkuaiyun.com/redbirdli/category/182219.aspx

去看电影拉,光把字幕做好了,电影还没欣赏那。大家有什么好经验一定和我交流啊,:)

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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