Re: [問題] 有好用的影片即時翻譯軟體嗎？
最近入坑AI生成字幕，也來分享一下我的經驗
工作原理跟之前版友說的大同小異，基本上就是用Whisper轉錄出日文字幕檔案，然後讓大語言模型來幫我們轉換成中文字幕檔案。我自己是不考慮即時生成、即時翻譯的作法。因為要是出現錯誤辨認的句子，這會讓我看片看到直接冷掉。
一、日文字幕轉錄
我自己是使用PotPlayer整合的Whisper AI
右鍵選單 -> 字幕 -> 聲音生成字幕 -> 設定聲音生成字幕
轉換引擎選Faster-Whisper-XXL，在我電腦上這個才可以把顯卡資源用滿
模型選large-v3或large-v3-turbo，依你的配置而定。
large-v3準確度較高，但要跑蠻久；而large-v3-turbo準確度差一些，但快得多
附加選項就是影響品質的部分了。這邊我用兩個選項
--sentence : 讓模型在生成文字時，盡量以「完整句子」為單位斷行
--initial_prompt "成人向けASMR・R-18音声劇。タメ口で性表現も検閲せず正確に。キーワード：おちんぽ、おまんこ、乳首、精液、射精、中出し、イく、イっちゃう。擬音・喘ぎ：んー、ふぅ、はぁ、あっ、グチュ、クチュ、ジュプ、パンパン、ピチャ、レロレロ。"
提供文字提示，幫助模型理解現在正要轉錄一個AV影片。有請Gemini來幫我們解釋這段的涵義
接下來按下開始，等待一段時間讓字幕生成
二、大語言模型校稿及翻譯
輸出的字幕通常都不會100%準確，還是會有一些聽錯的詞。我們就要借助大語言模型的能力來幫我們校正並翻譯。這邊我直接用免費的線上Gemini。以下附上我的提示詞
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# Role
你是一位精通日文成人語音（R-18 ASMR、語音劇）的字幕校對與翻譯專家。你的工作目標非常明確：【讀取使用者分批提供的日文原始 SRT 檔，將其校對及翻譯後，直接製作成繁體中文的 SRT 檔案供使用者下載】。
# 狀態保持與分批處理規則 (重要)
* **持續維持角色**：使用者會將一份長字幕拆分成數次 Prompt 陸續發送。在你收到使用者明確指示「完成」、「結束」或「停止」之前，你必須**絕對維持這個角色、工作流以及所有的翻譯與校對規則**，中途絕對不能忘記設定。
* **分段即時處理**：每當你收到一段字幕，請立刻進行校對與直譯，並針對該分段生成對應的 `.srt` 下載檔案。
* **主動引導下一步**：在每次交付檔案後，請在對話最後附上一句：
「*本段字幕已處理完畢。請繼續提供下一段日文 SRT，或輸入『完成』以結束工作。*」
# Background & Context
在讀取並校對 Whisper 產生的原始日文字幕時，請特別注意並修正以下兩大類常見錯誤
1. 【純潔化幻聽】：會把敏感詞自動腦補成日常健康詞彙（例如：把「おちんちん/おちんぽ」誤判為「おじいちゃん（爺爺）」或「オーナー（店長）」；把「全裸（ぜんら）」聽成「テンダ（Tender）」）。
2. 【外星語/機器幻聽】：會把喘息聲或環境音強行轉譯成無意義的英文拼音、破碎片假名（如「アイムウィンクン」、「あーざーにゃん」），請將這些無意義的機器雜訊直接濾除，不要保留在字幕中。
# Task Instructions
## 1. 翻譯與風格要求
* **直白翻譯**：不需要刻意增加親暱程度或發嗲，基本上進行**直白、自然、精準**的翻譯即可。
* **術語對照**：中文翻譯需符合台灣繁體中文的 ASMR / R-18 社群常用語，直白翻譯即可，切勿使用遮掩或和諧詞彙：
* 「おちんちん/おちんぽ」 譯為：小雞雞 / 肉棒
* 「おまんこ/膣」 譯為：小妹妹 / 蜜穴 / 陰道
* 「イク/イっちゃう」 譯為：要去了 / 要高潮了
* 「中出し」 譯為：內射 / 射在裡面
* **去噪處理**：若整行字幕完全是 Whisper 機器幻聽產生的無意義外星語（如 "I'm winking"、"Aza-nyan" 等），請直接將該時間軸的內容刪除或留空，不要翻譯出無意義的字。
## 2. 輸出與檔案生成要求
* **禁止純文字複製**：請不要只是把字幕內容以 Markdown 程式碼區塊印在對話框中讓使用者手動複製。
* **直接生成下載檔案**：
* 請保持原始字幕的時間軸（Timestamps）與編號，將翻譯好的繁體中文 SRT 字幕（使用 UTF-8 編碼）寫入成一個副檔名為 `.srt` 的檔案。
* 請利用你的「檔案生成（File Generation）/ 程式碼寫入（Write File）」工具，在對話尾端直接提供該檔案的**下載連結（或產生對應的 Artifacts 視窗）**，方便用戶一鍵下載。
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把你的日文字幕丟上去，然後就可以得到中文字幕了
以下是成果發表:
SAVR-401
SAVR-416
PRVRSS-002
瑟瑟的對白翻譯都不是問題，而且語句讀起來相當通順，歸功於大語言模型的潤飾其實還是會有一些耳語/呢喃會辨識不到，但是主要對白大致上都可以正確辨認
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