1. 载入音频或视频轨道
将任意音频或视频录制文件拖入本地工作区。音频解码在内存中完成,不会向外部服务器上传任何字节。
通过 WebAssembly 在浏览器内直接运行 OpenAI Whisper 模型,完全离线高精度听写。
准备就绪,请载入本地音频或视频文件
正在读取文件并计算 RMS 能量…
平衡 (~-38dB):经过校准的自然平衡,推荐用于播客、YouTube 视频和对话。
自动删除第一句话之前和最后一句话之后的静音。
00:14.2 → 00:16.8(2.6秒间隙)
1.6秒静音间隙;保留 0.32秒呼吸空间。
发现 0 处静音(0.0秒空白)· 将剪切 0 处,保留 0 处
去除 80Hz 低频隆隆声、50/60Hz 交流嗡声、房间底噪与口腔杂音
使用从您的录音中合成的真实房间底噪填充缩短后的静音间隙,消除不自然的“真空断层”。
保护有意保留的句子与停顿
导入字幕文本后,对话边界将被锁定,句子内部富有戏剧性的沉思和刻意的语音停顿永远不会被自动剪掉。
移除口头犹豫声(嗯、呃、那个、就是)以及重复的口吃。
提案总数
0
生效剪切
0
已恢复停顿
0
受保护台词
0
导出结构校验:
已验证的导出选项:
多频段频谱维纳滤波与房间隆隆声去除
无损 16-Bit 母带音频与剪辑账本导出
在浏览器内存中应用 8ms 防爆音微淡变安全渲染。零服务器上传。
时间线文件只按文件名引用你的媒体。Final Cut Pro、DaVinci Resolve 或 Premiere Pro 会提示你将片段重新链接到原始文件。
100% 浏览器本地处理 · 绝不上载任何文件至服务器
解析如何在零云端延迟下本地完成音频解码、智能分析与母带处理。
将任意音频或视频录制文件拖入本地工作区。音频解码在内存中完成,不会向外部服务器上传任何字节。
直接在浏览器的 WebAssembly 中运行量化版 Whisper 语音识别,生成带逐词时间戳的字幕条目。
复查检测到的语气填充词和口吃,保护对话中的停顿,并导出同步的 WebVTT、SRT 或 Audacity 标签轨。
探索用于杂音消除、语速节奏调整及母带处理的互补工具。
探索本工具背后的声学原理、ITU-R 响度标准及语速微调技术。
文本与音频对齐机制:导入带时间戳的字幕轨道,自动保护句子内部的必要思考间隙,并导出重新对齐的字幕。
累积时间戳位移算法:依据被剪切的静音间隔毫秒数,按比例自动重算每条字幕的出入点时间码。
文本时间轴引擎如何将字词级标记与视频关键帧精准对齐,智能保护完整语句并一键导出 NLE 工程。
常见问题与技术解析
免费在线将音频转为文字的步骤:1. 将音频或视频文件拖入 AutoSilenceCut。2. 点击“AI 转写”,在浏览器本地运行 Whisper 语音识别。3. 复查逐词时间戳,并导出 W3C WebVTT(.vtt)或 SubRip(.srt)字幕文件。
不会。AutoSilenceCut 借助 WebAssembly 和 Web Workers,完全在你的浏览器内运行 Whisper 语音识别。你的音频录音、文稿和文件名都不会离开你的设备。
内置的浏览器本地模型针对英语语音识别进行了优化。对于其他语言或已有的文稿,你可以直接导入标准的 .vtt 或 .srt 字幕文件。
转写音频会生成逐词时间戳,自动识别犹豫类填充词(嗯、呃)、重复词口吃以及废镜头重录,同时锁定口述句子中的有意停顿。
你可以导出同步的 WebVTT(.vtt)字幕、SubRip(.srt)字幕文件、Audacity 提示标签轨(.txt),或符合 RFC 规范的 CSV 剪辑台账。