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1分钟搞定双语字幕！ ~人人都可以烤肉的好时代来临力~ 【MAW】

逐字稿文字預覽

你有没有遇到过外语视频看不懂的情况?
今天就教你怎么自己动手,一劳永逸地解决这个问题。
正好最近GTA 6发布了全新的宣传视频，我就用它来做个例子给你介绍一下Maw的双语字幕生成功能。
首先还是老样子，把视频拖进启动器的媒体区，在底下的《转写后自动处理》中勾选翻译。
第一次勾的话会需要填写一个 API Key，用 Deep Seek 之类的都行，然后点击生成字幕和工程，等着就可以了。
转写完毕之后,它会自动调用 AI 进行翻译,并生成双语版本的字幕和工程文件。
如果你懒得编辑的话,直接用它生成好的字幕文件就行。
打开播放器后,字幕会自动加载,你也可以手动切换不同字幕。
哼，非常简单，对吧？
因为 Maw 就是为了能最大程度的简化字幕生成的工作流。
开源工具，免费使用。
如果你是专业的烤肉人员，想要做更加精细的编辑的话，我们可以打开工程，查看编辑器。
作为同步生成的字幕，它们的时长范围完全一致，
在这个情况下，拖动之类的操作都是同步进行的，包括拆分也可以一起拆分。
更多内容可以自己尝试，这里就不过多赘述啦。
以上就是本期的如何自己动手解决双语字幕的分享，感谢收看。
喜欢的话可以把 Maw 分享给你的朋友们。
关注我，可以看到更多后续。
我是 Moy，我们下次见，拜拜。

來源：transcript.txt

本次執行流程與問題處理

  1. 下達指令

    指令：videonote https://b23.tv/42glBZW --language zh --bilingual --auto-source-subtitles

    來源：https://b23.tv/42glBZW

    辨識語言：zh ｜ 參數：--language zh --bilingual --auto-source-subtitles

  2. 預期流程

    依指令產生的處理順序：

    1. 自動字幕優先，Whisper 作為備援
    2. 來源選擇與品質檢查
    3. 文字校正與句子單元
    4. 雙語翻譯
    5. 雙語時間軸與學習單元
    6. 筆記與發布
    7. 公開網頁發布

  3. 1. 下載與語音辨識

    工具：videonote-transcribe-url（主辨識管線：下載、Whisper 辨識與選稿）

    處理：下載音訊、以 Whisper 辨識並選出最佳逐字稿

    產出：yt_dlp_meta.json（影片元資料）、audio_16k_mono.wav（16kHz 單聲道音訊）、transcript.whisper.json（Whisper 辨識結果）、transcript.json（正式逐字稿）、transcript_selection_report.json（來源選擇報告）

    耗時：14.1 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  4. 2. 全文快速校讀

    工具：videonote_rapid_transcript_review.py

    處理：先速讀完整逐字稿，再修正高可信突兀詞句並列出待確認項目

    產出：rapid_transcript_review_report.json（產出檔案）

    耗時：50.2 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  5. 3. 建立句子單元

    工具：videonote-build-sentence-units

    處理：將逐字稿切成帶時間軸的句子單元

    產出：sentence_units.json（句子單元）

    耗時：0.2 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  6. 4. 句子密度平衡

    工具：videonote_balance_sentence_units.py

    處理：平衡句子長度與密度

    產出：sentence_units.json（句子單元）

    耗時：0.3 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  7. 5. 時間軸稽核

    工具：videonote_timeline_audit.py

    處理：檢查時間軸與音訊對齊

    產出：timeline_audit_report.json（時間軸稽核）

    耗時：0.3 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  8. 6. 品質檢查

    工具：videonote_controlled_quality.py（檢查時間軸與品質）

    處理：檢查語言、時間軸與可讀性品質

    產出：controlled_quality_report.json（品質報告）、language_sanity_report.json（語言檢查）

    耗時：0.3 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  9. 7. 播放時間軸回填

    工具：videonote_rebase_display_timeline.py

    處理：將網頁播放時間軸回填為校正字幕時間

    產出：display_timeline_rebase_report.json（時間軸回填報告）

    耗時：0.4 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  10. 8. 逐字稿交叉檢查

    工具：videonote_cross_check_transcript.py

    處理：交叉檢查逐字稿與來源字幕

    產出：transcript_crosscheck_report.json（交叉檢查）

    耗時：0.4 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  11. 9. 來源句整理

    工具：videonote_prepare_source_entries.py

    處理：整理來源句子供時間軸與頁面使用

    產出：sentence_units.json（句子單元）

    耗時：0.4 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  12. 10. 雙語時間軸與學習單元

    工具：videonote_learning_timeline_v2.py（建立雙語時間軸與學習單元）

    處理：建立雙語時間軸與學習內容

    產出：sentence_bilingual_timeline.html（雙語時間軸頁）、learning.json（學習單元）、japanese_learning.json（日文學習單元）

    耗時：0.5 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  13. 11. 生成筆記摘要

    工具：videonote-generate-note（生成筆記摘要）

    處理：生成筆記摘要與重點

    產出：note.md（筆記 Markdown）、note.html（筆記 HTML）

    耗時：117.7 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  14. 12. 建立筆記頁面

    工具：videonote-render-html（產生筆記 HTML）

    處理：產生可閱讀的筆記 HTML 頁面

    產出：note.html（筆記 HTML）

    耗時：0.8 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  15. 13. 發布公開頁面

    工具：videonote-publish（發布公開頁面）

    處理：發布到公開網站與每日列表

    產出：公開筆記網址、result.json（管線結果）

    耗時：0.9 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

手動來源字幕

自動來源字幕

Whisper 字幕

Qwen 字幕

Parakeet 字幕

MOSS 字幕

聲學時間證據（PyAnnote / WhisperX）

校正前後逐字稿

目前待解決問題與初步改善方向

進一步精進字幕與筆記
使用 Workbench 上傳校正字幕、中文參考稿或回饋 SRT，重新產生雙語與學習單元。
開啟 Workbench