智能文本精炼: 利用本地大语言模型 (Ollama) 自动润色、精炼字幕文本，去除口语化、冗余词，使其更符合书面语和专业配音风格。
听感节奏优化: 独创的算法，基于黄金语速模型，智能地压缩、拆分、缝合字幕，解决语速过快或过慢的问题，极大提升观众的听感体验。
交互式精细编辑: 提供可视化界面，让你逐句对比、修改、润色字幕，并可随时调用 AI 进行单句优化，实现对最终成品的高度掌控。
一键式 AI 配音: 集成 Microsoft Edge TTS，能够根据优化后的字幕时间轴，自动生成高质量、语速匹配的 AI 配音，并将其与视频一键合成。
高度可定制化: 所有核心参数（如黄金语速、停顿时间、LLM 模型等）均可配置，满足不同场景下的个性化需求。
本地化与隐私: 所有 AI 计算（LLM）均通过 Ollama 在本地完成，无需将你的字幕内容上传到云端，确保数据安全和隐私。

🛠️ 工具套件构成

本套件包含以下几个独立的、但可串联使用的图形化工具：

文件名	工具名称	主要功能
`srt_refiner_v1.py`	字幕内容批量精炼师	[第一步] 对整个 SRT 文件进行全自动、批量的文本内容润色。
`srt_interactive_refiner_v1.0.py`	交互式字幕编辑器	[第二步] 手动精修和校对字幕，可对单句进行 AI 润色或自定义修改。
`srt_ultimate_optimizer_v4.0.py`	终极字幕优化器	[第三步] 核心工具，对字幕的时间轴和结构进行深度优化，调整语速和节奏。
`srt_optimizer_v2.py`	字幕听感优化器 (轻量版)	[备选] `ultimate` 的无 LLM 替代版，纯粹基于规则进行节奏优化，速度更快。
`main_v1.py`	AI 视频配音合成工具	[第四步] 读取最终优化好的 SRT 文件，生成配音并与视频合成。

🚀 技术栈

在开始使用前，请确保你的系统已完成以下环境配置。

Python 3.8+: 下载 Python
FFmpeg:
- 必须安装并将其添加到系统的环境变量 (PATH) 中。
- Windows 用户可以从 gyan.dev 下载，解压后将 bin 目录路径添加到环境变量。
- macOS 用户可通过 Homebrew 安装: brew install ffmpeg
- Linux 用户可通过包管理器安装: sudo apt-get install ffmpeg
Ollama (可选，但强烈推荐):
- 用于驱动文本精炼和部分优化功能。
- 访问 Ollama 官网下载并安装。
- 安装后，必须至少拉取一个模型，推荐使用 qwen:14b 或 llama3：
```
ollama pull qwen:14b
```

为了方便管理，建议将以下内容保存为 requirements.txt 文件：

# requirements.txt
sv-ttk
jieba
requests
edge-tts
pysrt

然后通过 pip 一键安装：

pip install -r requirements.txt

每个工具都可以独立运行，但遵循以下流程可以获得最佳效果。

在你的终端或命令行中，使用 python 命令运行指定的脚本文件，例如：

python srt_refiner_v1.py