针对视频字幕制作效率低和准确性问题,Simple Subtitling 提供了一套完整的自动化解决方案:
一、效率提升方案
- 全流程自动化处理:通过Python脚本一键生成带时间戳的SRT文件,较手工制作节省90%时间
- Standardized pre-processing:内置FFmpeg转换模块自动统一音频格式(单声道/16kHz),避免格式问题导致的处理失败
- Batch Processing Support:通过修改config.yaml配置文件或使用社区脚本实现多文件队列处理
二、准确性优化措施
- 语音增强配置:在config.yaml中调整sample_rate=16000和speaker_diarization=true参数
- 说话者区分技术:采用ECAPA-TDNN模型进行声纹识别,准确率达85%以上(需清晰音频)
- 后处理建议:使用Aegisub等工具对生成字幕进行微调,特别处理专业术语部分
operation suggestion
推荐工作流程:音频降噪 → 格式转换 → 自动生成 → 人工校验。对于10分钟视频,完整处理时间可控制在15分钟内。
This answer comes from the articleSimple Subtitling: an open source tool for automatically generating video subtitles and speaker identificationThe