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Lumi / 核心功能

YouTube 雙語字幕精修與智慧斷句：讓自動字幕呈現完整句意

透過 Subtitle Refinement 結合上下文將碎片化的自動字幕重組為完整自然句並完成雙語精翻；配合 Playback-first Refinement Window，優先處理你目前播放位置附近的字幕。

Chrome ↗Edge ↗檢視配置指南

前後效果與規格

規格與能力邊界
專案說明
精修輸入源基於平台已有的字幕文字與時間軸重斷句並潤飾（不重新對音訊做語音識別）。
確定性翻譯分塊普通翻譯從完整字幕軌起點依版本規則確定性切塊：每塊最多 10 條 cue、2,000 個原文字元。
播放點優先排程Playback-first Refinement Window 動態排程精修順序，與普通翻譯的 Deterministic Subtitle Chunk 分屬不同機制。
共享產物命中託管產物在輸入與 Generation Profile Fingerprint 完全一致時跨使用者複用；BYOK 文字與影片問答不進入共享池。
同次執行的字幕斷句對照
處理前：4 條重疊的輸入 cue處理後：3 條按語意重新斷句的 cue
  1. 0.16–4.24 shi everyone so recently I gave a
  2. 2.28–6.40 s30-minute talk on large language models
  3. 4.24–8.48 sjust kind of like an intro talk um
  4. 6.40–10.08 sunfortunately that talk was not recorded
  1. 0.16–4.08 shi everyone so recently I gave a 30-minute talk on large language models
  2. 4.08–6.16 sjust kind of like an intro talk
  3. 6.16–8.20 sum unfortunately that talk was not recorded

取自 2026-09-27 同一時間視窗的真實 CLI 輸入與輸出（僅執行智慧重斷句，未開啟翻譯；下方雙語對照取自獨立產品展示），用於呈現斷句前後的結構差異。

deepseek-v4-flash · temperature 0 · boundary-v1 · 0–180 s · en

下載樣本與執行參數
真實字幕樣本
時間原文Lumi 譯文
21.60–26.00 sokay so let's begin first of all what is a large language model really好的，我们开始吧。首先，大语言模型到底是什么
26.00–29.76 swell a large language model is just two files right um嗯，大语言模型其实就是两个文件，对吧
29.76–32.60 sthere will be two files in this hypothetical directory在这个假设的目录里会有两个文件

字幕片段取自真實產品展示資料，保留英文原文與中文譯文，用於直觀呈現斷句與翻譯形態。 Andrej Karpathy · Intro to Large Language Models · 2026-06-27

工作流程

  1. 開啟 YouTube 影片，選定原文字幕軌、目標翻譯語言與 AI 模型。
  2. 開啟字幕精修，系統立即優先處理目前播放點附近的時間視窗。
  3. 拖動進度條跳轉章節時，排程器自動將新位置切為最高優先級。
  4. 對照原文與精修譯文沉浸學習，隨時根據主題切換模型或自訂提示詞。

常見問題

為什麼 YouTube 自動字幕直接逐行翻譯後，讀起來還是很碎？
YouTube 自動生成字幕往往按兩三秒的語音停頓強行切分，一句話經常被拆成三四行；如果直接逐行翻譯，語序、代詞指代和子句邏輯就會斷裂。Subtitle Refinement（字幕精修）會結合相鄰字幕上下文將碎片詞句重組為語意完整的自然句，再進行雙語翻譯與可讀性潤飾。由於精修建立在平台原有字幕文字之上，若原字幕存在漏詞或聽寫偏差，建議配合原聲回放核對人名、程式碼與關鍵結論。
直接拖動進度條到影片中段，需要等前半部分先翻譯完嗎？
不需要。Playback-first Refinement Window（播放點優先精修視窗）會緊隨你的目前播放進度動態排程，優先精修你正在觀看及即將播放的鄰近片段，非常適合直接跳到課程核心章節學習。受限於模型推理與介面限流，拖動進度條剛落定後的數秒內可能先顯示原始字幕，片刻後自動替換為精修雙語字幕；視窗排程僅決定字幕處理先後，不會改變原影片音軌或播放速度。
確定性字幕分塊（Deterministic Subtitle Chunk）與播放點優先視窗有什麼區別？
二者服務於不同層級：Deterministic Subtitle Chunk 用於普通字幕翻譯，從完整有序字幕軌起點依帶版本的規則穩定切分（每塊最多 10 條 cue、2,000 個原文字元），原文與譯文嚴格一一對應，且切塊邊界不受播放位置影響，便於不同使用者共享一致的快取單元。Playback-first Refinement Window 則是字幕精修的即時排程策略，決定優先處理哪個播放區間；精修產物的共享還需額外比對輸入與生成設定。
切換模型或使用自帶 API Key（BYOK）後，還會命中共享結果嗎？
Shared AI Artifact（共享 AI 產物）僅在標準託管流程中複用，且嚴格要求影片輸入身份與 Generation Profile Fingerprint（生成設定指紋，包含模型名稱、語言、提示詞協議版本及影響輸出的參數）完全一致，確保切換設定後絕不會誤返舊結果。BYOK 文字翻譯、字幕精修與影片問答均獨立執行，不參與該共享池。命中共享產物時 0 Lumi Token 消耗；新建託管呼叫則依模型實際輸入與輸出 Token 總和計量。