Tero Subtitler（由 URUWorks 维护）：提供一个友好的多语言界面和全面的字幕编辑功能。
支持多种字幕格式，具备强大的编辑工具，包括时间轴波形可视化、自动备份、翻译记忆、音视频预览等功能，可以轻松进行字幕的创建、编辑和导出。
还集成了多种先进的技术，如自动转录、自动翻译和视频配音，极大地提升了字幕制作的效率和质量。
一、项目简介
从 README 可见，TeroSubtitler 是 “subtitle editing software”（字幕编辑软件），支持多平台（Windows / macOS / Linux）使用。 它定位于一个功能较为全面的字幕工具，而不仅仅是简单的字幕格式转换或时间轴编辑。
它是 URUWorks 的一个开源项目，遵循 MPL-2.0 许可证。
二、主要功能
从 README 和项目文档中可以看到它支持以下功能／特性：
| 功能类别 | 具体内容 |
|---|---|
| 界面 & 可用性 | 用户友好界面、多语言界面支持（即界面可被本地化） |
| 编辑 | 支持 SMPTE 模式和 Media 模式的字幕编辑（即不同的时间轴／时间码处理方式） |
| 格式支持 | 支持多种字幕格式的导入／导出 |
| 撤销／重做 | 多级 undo/redo 操作 |
| 搜索 / 替换 | 支持搜索和替换字幕文本 |
| 自动备份 | 编辑过程中的自动保存、备份机制 |
| 模式 / 辅助 | 有 Source 模式、Transcription 模式等（可能是显示原始字幕 / 转录 / 原稿等） |
| 翻译辅助 | 有“翻译记忆”（Translation Memory）的支持，方便重复句子或模板 reuse |
| 视听预览 | 可以在软件里预览视频／音频与字幕同步效果（“Audiovisual preview”） |
| 时间线 / 波形 | 有带波形可视化的时间线界面，便于看音频高低、对齐字幕时间点 |
| 工具 / 操作 | 包括帧率 / 速率转换 (frame/video rate conversion)、格式化 (字体、对齐等) |
| 质量控制 & 分析 | 拼写检查、字幕校对、比较多个字幕版本等工具 |
| 自动化 / 校正 | 自动检测错误、违例（比如超时、重叠等）并校正功能 |
| 特殊导出 / 生成 | 将字幕导出为 MP3、生成硬嵌字幕视频 (hardcoded subtitles)、支持 Blu-ray SUP 格式、生成空白视频、甚至视频配音 / 语音合成（TTS）功能 |
| 自动转录 / 识别 | 整合 whisper.cpp 或 Faster-Whisper 用于从音频自动生成字幕 / 转录 |
| 在线 / URL 支持 | 借助 yt-dlp 支持从网络 URL 打开视频源 |
| OCR 支持 | 整合 Tesseract 引擎，用以从图像中识别文字（OCR） |
此外，它使用 mpv 作为内部视频播放引擎，FFmpeg 用于音视频处理（转码、截帧等）。
三、技术架构 / 栈
从项目描述可以推断（也部分由 README 明示）其技术架构特点：
- 语言 / 框架：项目的主要代码用 Pascal（Free Pascal / Lazarus）编写。README 提到 “Lazarus IDE” 作为编译环境。
- 外部依赖 / 集成工具：
- mpv：用作视频／音频播放与同步预览。
- FFmpeg：用于底层音视频处理、转码等操作。
- yt-dlp：用于支持通过 URL 打开视频（下载或流式支持）
- whisper.cpp 或 Faster-Whisper：用于语音识别 / 音频转文字（自动转录）
- Tesseract：OCR 引擎，用于从视频帧／图像中识别文字（可能用于硬字幕图像识别或画面中的文字提取）
- 多个内部包（UW Common units、UW Subtitle API、UW Tero Controls 等）作为其核心模块。
- UI 组件：使用 Lazarus 常用的组件集（例如 ATSynEdit、ATFlatControls、BGRABitmap、FPSpreadsheet 等）
因为用 Pascal / Lazarus，这意味着它是一个原生桌面应用，而不是基于 Electron、Qt、.NET 之类的跨平台框架。这样架构在 UI 响应、资源占用、启动速度上可能有优势／劣势取舍。
四、优点和局限
优点
- 功能全面 — 相对于简单字幕编辑器，TeroSubtitler 的功能覆盖从编辑、校验、转录、翻译、预览、格式转换、甚至生成硬字幕视频、配音等，是一个比较“全能”的工具。
- 开源 & 免费 — 遵循 MPL 2.0 许可，你可以查看、修改、扩展源代码，也便于社区参与。
- 跨平台支持 — 虽然用 Pascal 实现，但目标是支持主流桌面平台，用户不局限于某一平台。
- 集成现代工具 — 融入 whisper / TTS / OCR 等现代 AI / 工具提升自动化能力。
- 细节控制强 — 有质量控制、校正工具、多级撤销、搜索替换、时间线波形显示等，适合专业／半专业用户。
局限 / 风险 /挑战
- 学习曲线 — 功能丰富意味着界面、操作也可能比较复杂，新用户需要时间上手。
- Pascal / Lazarus 生态较小 — 相对于更流行的语言／框架，社区资源、第三方库、维护者可能少一些。
- 依赖多个外部工具 — mpv、FFmpeg、whisper, Tesseract 等都可能在不同系统上配置、兼容性上带来麻烦。
- 性能 & 资源消耗 — 如果处理长视频、复杂字幕、多轨音频、OCR／转录等，可能对 CPU / 内存有较大要求。
- 稳定性 / Bug 风险 — 开源项目、功能很多，也容易引入交互上的 bug、不兼容状况或平台差异问题。
- 对自动化的精度限制 — 自动转录和 OCR 等功能依赖外部模型／引擎，其识别错误、语言／口音／音质等因素可能导致误差。
五、使用场景
这个项目适用于以下几类人／场景：
- 字幕制作／翻译工作者，希望在一个工具里完成编辑、翻译、校对、预览的流程。
- 对字幕时间轴、格式、质量有精细要求的用户，不满足于简单的工具。
- 具有一定技术能力（如能调试依赖、编译）或愿意尝试开源工具的用户。
- 教育 / 研究 /开源社区用户，希望对字幕工具进行定制、扩展、二次开发。
- 需要跨平台支持（Windows / macOS / Linux）的字幕工作流程。
