项目简介

本项目旨在处理和优化字幕文件（SRT格式），通过自动语音识别（ASR）数据的分段合并与拆分，提高字幕的可读性和同步精度。主要功能包括：

• ASR数据预处理：标准化 中英文文本，去除纯标点符号，处理中英文混合文本等。
• 长分段的智能拆分：利用大语言模型（LLM）对超过最大词数的中英文分段进行拆分，确保每个分段的可读性。
• 缓存机制：通过哈希生成缓存键，减少测试过程的重复请求，提高处理效率。

使用方法

1. 准备SRT文件

确保你有需要处理的SRT文件，例如：test_data/演讲.srt

1. 运行主程序

该脚本将读取指定的SRT文件，进行预处理、分段合并与拆分，并生成一个合并后的SRT文件，如test_data/演讲_merged.srt

示例用法

假设你有一个名为演讲.srt的字幕文件，内容如下：

1
00:00:09,100 --> 00:00:09,260
大

2
00:00:09,260 --> 00:00:09,420
家

3
00:00:09,420 --> 00:00:09,620
好

4
00:00:09,820 --> 00:00:09,940
我

5
00:00:09,940 --> 00:00:10,180
叫

6
00:00:10,220 --> 00:00:10,420
杨

7
00:00:10,420 --> 00:00:10,580
玉

8
00:00:10,580 --> 00:00:10,740
溪

...

运行main.py后，将生成一个合并后的文件李白_merged.srt，内容示例如下：

1
00:00:09,100 --> 00:00:09,620
大家好

2
00:00:09,820 --> 00:00:10,740
我叫杨玉溪

3
00:00:11,220 --> 00:00:14,220
来自有着良好音乐氛围的福建厦门

4
00:00:14,700 --> 00:00:15,420
自记事起

结果说明

• 合并分段：原始SRT文件中每个单一字符或单词作为一个分段，经过处理后，分段被合并为一句完整的句子，提升了字幕的可读性。

• 时间同步：合并后的字幕段落时间跨度根据原始分段的起止时间自动调整，确保字幕与视频内容同步。

• 智能拆分：对于合并后仍然超过最大词数的字幕段落，系统将自动利用LLM进行语义拆分，避免在不适当的位置断句，保持字幕的连贯性和自然性。

项目结构

• main.py：主程序，负责读取SRT文件，进行预处理、分段合并与拆分，并保存结果。
• split_by_llm.py：使用LLM进行文本断句的模块，包含缓存机制以提升效率。
• ASRData.py：处理ASR数据的模块，定义数据结构和相关操作。
• test_data/：存放测试用的SRT文件及处理后的结果文件。
• cache/：存放LLM断句结果的缓存文件。
• requirements.txt：项目依赖列表。
• README.md：项目说明文件。

更新日志

v1.0.0

• 初始发布，实现基本的SRT文件处理功能。