卡卡字幕助手（VideoCaptioner）
综合介绍
卡卡字幕助手（VideoCaptioner）是一款基于大语言模型（LLM）的智能字幕处理工具，它为用户提供从视频语音识别、字幕生成、智能断句、校正优化到多语言翻译的全流程解决方案。该工具操作简单，对硬件配置要求不高，支持在线和离线两种语音识别模式，能够满足不同用户的使用需求。用户无需具备专业的视频处理技能，即可通过该软件为视频快速生成和配置高质量的字幕。其核心优势在于利用大语言模型的上下文理解能力，对识别出的字幕进行智能优化，包括修正错别字、统一专业术语，并生成符合自然语言习惯的字幕分段，显著提升观众的阅读体验。同时，该软件支持批量处理，并提供直观的字幕编辑和预览界面，进一步提高了视频创作者的工作效率。
功能列表
- 多平台视频处理: 支持从B站、YouTube、抖音、小红书等主流视频平台下载视频并自动提取字幕进行处理。
- 多种语音识别引擎: 提供多种在线语音识别接口，并支持本地离线的Whisper模型，用户可在保护隐私的同时进行高效识别。
- 智能字幕断句与校正: 利用大语言模型优化字幕断句，使其更符合阅读习惯，并能自动校正错别字、标点及专业术语。
- 高质量多语言翻译: 结合上下文进行智能翻译，并可通过Prompt引导大模型进行“反思翻译”，提升译文质量。
- VAD语音活动检测: 自动过滤视频中的无人声片段，减少语音识别过程中可能出现的幻觉（生成不存在的文本）现象。
- 人声分离: 内置MDX-Net降噪功能，可将人声与背景音乐分离，提升嘈杂环境下语音识别的准确率。
- 字幕样式自定义: 提供多种预设字幕样式模板，如科普风、新闻风等，并支持生成SRT、ASS等多种格式的字幕文件。
- 批量处理与实时预览: 支持批量处理多个视频文件，并提供直观的编辑界面，用户可以实时预览字幕效果并进行快捷编辑。
- 软字幕与硬字幕合成: 用户可选择将字幕文件作为软字幕（需要播放器支持）或直接将字幕烧录进视频（硬字幕）。
使用帮助
安装与启动
Windows 用户 (推荐)
- 从项目的
Release页面或备用下载链接（如蓝奏盘）下载最新版本的打包程序。 - 该程序是绿色版，体积小（约60MB），集成了所有运行环境，下载后直接打开安装包进行安装即可。
- 安装完成后，运行主程序
VideoCaptioner.exe。
macOS / Linux 用户由于缺乏macOS设备进行测试和打包，目前没有提供macOS的可执行程序，需要通过源码运行。
- 环境准备:
- macOS用户需先安装 Homebrew。
- 通过包管理器安装必要的系统工具：
ffmpeg(用于视频处理) 和aria2(用于加速下载)。# macOS brew install ffmpeg brew install aria2 # Linux (Debian/Ubuntu) sudo apt update && sudo apt install ffmpeg aria2
- 克隆项目:打开终端，克隆
VideoCaptioner的代码仓库并进入项目目录。git clone https://github.com/WEIFENG2333/VideoCaptioner.git cd VideoCaptioner - 运行启动脚本:为
run.sh脚本添加执行权限并运行它。chmod +x run.sh ./run.sh该脚本会自动检测并创建Python虚拟环境、安装依赖项，并最终启动应用程序。
基本配置
软件的核心功能依赖于大语言模型（LLM）、翻译服务和语音识别引擎。使用前，请根据你的需求进行配置。
1. LLM API 配置大语言模型用于字幕的智能断句、校正和翻译。
- 内置公益模型: 软件内置了基于
gpt-4o-mini的免费公益接口，开箱即用，但服务可能不稳定，建议配置自己的API。 - 使用自定义API: 软件支持接入兼容OpenAI接口的各种大模型服务（如DeepSeek, SiliconCloud等）。在设置中填入服务商提供的
BaseURL和API-key即可。 - 推荐中转站: 为了获得更高的并发处理能力和更优的性价比，推荐使用项目官方提供的LLM API中转站
https://api.videocaptioner.cn。注册后，在软件设置中填入以下信息：BaseURL:https://api.videocaptioner.cn/v1API-key: 在中转站个人中心的API令牌页面获取。
2. 语音识别配置
- 在线接口: 内置多个免费在线识别接口（B接口、J接口），速度快，适合中英文视频。
- 本地模型 (fasterWhisper): 推荐使用
fasterWhisper进行本地识别，它支持99种语言，准确率更高，尤其适合外语视频，并且支持CUDA加速。- 在软件的语音识别配置页面，选择
fasterWhisper。 - 根据提示下载所需的识别模型。对于中文视频，建议至少使用
Medium模型；对于英文，Small模型即可获得不错的效果；如果硬件允许，推荐使用Large-v2模型以获得最佳效果。
- 在软件的语音识别配置页面，选择
3. 翻译配置
- LLM 大模型翻译: 翻译质量最高的选项，能结合上下文生成自然流畅的译文。需完成LLM API配置。
- 其他翻译服务: 同时支持DeepLx、微软翻译和谷歌翻译等多种接口。
操作流程
软件采用模块化设计，你可以执行全流程处理，也可以单独使用某个功能。
- 启动与文件导入: 打开软件，直接将一个或多个视频文件拖拽到软件窗口中。
- 语音转录:
- 在“语音转录”页面，选择配置好的语音识别接口。
- VAD过滤: 默认开启，能有效过滤视频中的无声片段。
- 音频分离: 如果视频背景音嘈杂，建议开启此功能以提取更纯净的人声。
- 点击“开始”，软件将自动识别视频中的语音并生成初步的字幕文本。
- 字幕优化与翻译:
- 转录完成后，结果会自动进入此页面。
- 智能断句: 开启后，LLM会根据语义将长文本切分为更适合阅读的短句。
- 字幕校正: 开启后，LLM会自动修正文本中的错别字、标点符号和格式问题。
- 翻译: 如果需要翻译，选择目标语言和翻译服务。若使用LLM翻译，可开启“反思翻译”以提升质量。
- 文稿匹配: 如果有视频的原始文稿或专业术语表，可在此处粘贴，以辅助LLM进行更精准的校正和翻译。
- 字幕视频合成:
- 在此页面，你可以对字幕的最终样式进行调整，例如选择不同的字体、颜色和背景模板。
- 视频合成: 开启此选项，软件会将优化后的字幕烧录到视频上，生成一个新的视频文件。
- 软字幕: 如果你希望保留字幕的灵活性，可以关闭“视频合成”，软件将只生成一个独立的字幕文件（如
.srt或.ass格式）。这种字幕需要PotPlayer等现代播放器才能加载显示。 - 处理完成的文件会保存在工作目录
work-dir/下。
应用场景
- 视频内容创作者为YouTube、B站、抖音等平台的视频快速生成和嵌入高质量的双语或单语字幕，提升视频的观赏性和传播范围。创作者无需再手动打轴和校对，大幅提升后期制作效率。
- 在线教育与课程制作为在线课程、教学视频、学术讲座等内容制作精准的字幕。通过“文稿匹配”功能，可以确保视频字幕与教学讲义中的专业术语、公式等内容完全一致，方便学生理解和复习。
- 外语学习者利用该工具为外语电影、剧集或学习资料生成双语字幕。通过对比原文和译文，结合精准的时间轴，可以有效地进行跟读练习和语言学习。
- 企业内部培训与会议记录将企业内部的培训视频、网络会议录屏等内容快速转换为带字幕的视频或文字稿。方便员工回顾和检索会议内容，也便于存档和分享。
QA
- 这个软件需要付费吗？软件本身是开源免费的。但其核心功能依赖第三方服务，其中一些可能是收费的。例如，使用更高质量的大语言模型（LLM）进行字幕校正和翻译会消耗API提供商的Token，这通常需要付费。但软件也内置了免费的在线语音识别接口和公益LLM模型，可满足基本使用。
- 我的电脑没有高端显卡（GPU），能使用吗？可以。软件的核心功能对GPU没有硬性要求。在线语音识别接口和大部分LLM服务都在云端运行。只有当你选择使用本地的
fasterWhisper模型并希望通过CUDA加速时，才需要NVIDIA显卡。没有GPU的用户仍然可以顺畅地使用CPU进行本地识别或选择在线接口。 - 为什么我下载的视频清晰度很低？部分视频网站（如B站）对未登录的下载请求会限制视频的清晰度。要解决此问题，你需要在浏览器中登录相应网站，然后使用Cookie提取工具（如EditThisCookie插件）导出
cookies.txt文件，并将其放置在软件安装目录的AppData/文件夹下。这样，软件就能以你的登录状态下载高清视频。 - 什么是“软字幕”和“硬字幕”？
- 硬字幕：指将字幕的文字图像直接“烧录”或“压制”到视频画面中，成为视频的一部分。优点是任何播放器都能显示，缺点是用户无法关闭或更改字幕样式。
- 软字幕：指一个独立的字幕文件（如SRT、ASS格式），与视频文件分开。播放时由播放器加载并实时叠加到视频上。优点是用户可以自由开关字幕、切换语言或自定义样式，缺点是需要播放器支持。
- 处理速度很慢怎么办？处理速度主要受网络状况、API并发能力和视频时长的影响。如果感觉慢，可以尝试以下方法：
- 如果你使用的是自定义LLM API，并且服务商支持高并发，可以在软件设置中适当调高“线程数”。
- 检查网络连接是否稳定。
- 使用本地
fasterWhisper模型时，如果设备支持，确保已开启CUDA加速。
