工作清單

NextSub5.0一键做字幕

逐字稿文字預覽

各位小夥伴，大家好。
我是瘋一樣，今天給大家帶來NextSub 5.
0版本更新。
從5.
0開始，軟件名稱正式從NextSub改稿，改為NextSub，Logo也從青蛙換成閃電。
因為我們是離線字幕工具,為了減少版本更新給大家帶來的麻煩,後續我們不會優先開發新功能,而是對5.
0版本做長期維護,大家可以把5.
0當作穩定主力版本長期使用。
NextSub 5.
0新增支持Premiere 2022-2026版本的一鍵拉取字幕，字幕智能分段，字幕智能轉換，字幕處理完成後，導入剪輯軟件，還支持自動標記。
想要使用Premiere一鍵拉取功能，需要先安裝Premiere橋接插件，直接雙擊Back文件，就能完成安裝。
裝好之後,同時打開Premiere和NextSub,軟件會自動檢測並完成橋接,連接狀態可以在日志裡查看。
當我們字幕中有大量中文數字或者物理數學符號的時候,做字幕的時候需要轉換成阿拉伯數字和圖形符號。
字幕智能轉換功能可以自動把字幕文本裡的中文數字轉為阿拉伯數字,不用每條字幕手動修改。
轉換時會彈出轉換報告,方便核對。
最後,當我們把處理好的字幕導入剪輯軟件時,所有經過轉換的字幕會自動打上標記,方便快速檢查。
針對超長字幕,我們開發了字幕智能分段功能,它會按照你設置的字符數量自動拆分,完成後彈出分割報告,方便核對。
以上就是本次更新的核心內容。
大家遇到任何問題,都可以通過QQ群反饋。
感謝觀看,我們下次再見。

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/ECh7eAP --language zh --adopt-source-subtitles

    來源：https://b23.tv/ECh7eAP

    辨識語言：zh ｜ 參數：--language zh --adopt-source-subtitles

  2. 預期流程

    依指令產生的處理順序：

    1. 採用來源字幕（略過語音辨識）
    2. 來源選擇與品質檢查
    3. 文字校正與句子單元
    4. 筆記與發布
    5. 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：14.2 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：15.8 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：0.8 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：0.9 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：0.9 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：0.9 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：0.9 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：1.0 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：1.0 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  12. 10. 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：47.9 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  13. 11. 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：1.0 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  14. 12. 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：1.1 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