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Untertitel

Analysieren Sie jede Untertiteldatei auf Cue-Anzahl, Lesegeschwindigkeit (CPS), Dauer, längste Zeilen, Sprache und mehr.

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SRT, VTT, ASS, SSA, LRC, SBV, TTML, SCC, STL, SMI, TXT, JSON
Browserbasierte Verarbeitung · Dateien bleiben auf dem Gerät
Kern-Verarbeitungsarchitektur

Welche Statistiken berechnet werden

Entwickelt für Videoschnitt- und Lokalisierungsteams. Hilft bei der Einhaltung gängiger Untertitel-Timing- und Formatierungsregeln.

Gesamtanzahl der Cues und Gesamtdauer in Sekunden.
Gesamtanzahl der Zeichen und Wörter (die Wortzählung passt sich an CJK an).
Durchschnittliche und maximale CPS (Zeichen pro Sekunde).
Durchschnittliche, minimale und maximale Cue-Dauer.
Längste und kürzeste Untertitelzeilen nach Zeichenanzahl.
Geschätzte Sprache basierend auf Schriftanalyse.
CJK-Zeichenverhältnis für Erkennung gemischter Sprachen.
Überlappungsanzahl: wie viele Cues sich zeitlich überlappen.
Live-Vorschau & Ausführungspipeline

Untertitel Live-Ausführungs-Demo

audit_report.json
QA Diagnostic
1,482
Total Cues
0
Overlap Errors
14.2
Avg CPS
Local
No Uploads

In-Memory-Verarbeitung

Das Parsen, Bearbeiten und Anpassen von Untertiteln erfolgt vollständig im Browser-Speicher, ohne dass Dateien an externe Server gesendet werden.

Millisekunden-Präzision

Millisekundengenaue Timecode-Analyse und -Arithmetik verhindern Synchronisationsdrift zwischen Desktop- und Web-Playern.

Fehlertolerante Engine

Automatische Multi-Encoding-Erkennung und Syntax-Bereinigung behandeln fehlerhafte Cues und unerwartete Zeilenumbrüche.

Produktions-Workflows

Wichtigste Anwendungsbereiche

Praxisszenarien aus Videopostproduktion, Kurs-Transkription und globaler Lokalisierung.

SCENARIO #1

Broadcast-QC

Prüfen Sie, ob Untertitel-CPS und Cue-Anzahlen den Auslieferungsspezifikationen entsprechen, bevor sie eingereicht werden.

SCENARIO #2

Lokalisierungsteams

Schätzen Sie den Übersetzungsaufwand basierend auf Zeichen- und Wortzahlen über Untertiteldateien hinweg ab.

SCENARIO #3

Fansub-Gruppen

Verfolgen Sie Untertitel-Metriken wie CPS und Überlappungen, um die Qualität über Veröffentlichungen hinweg zu gewährleisten.

SCENARIO #4

Content-Ersteller

Stellen Sie sicher, dass automatisch generierte Untertitel eine angemessene Lesegeschwindigkeit haben, bevor sie veröffentlicht werden.

SCENARIO #5

Lehrkräfte

Überprüfen Sie Metriken zur Untertitel-Lesbarkeit für Online-Kursvideos.

SCENARIO #6

Barrierefreiheitsprüfungen

Dokumentieren Sie CPS- und Timing-Metriken für die Konformität mit WCAG und Lesbarkeitsanforderungen.

Ausführungspipeline

So funktioniert es

Optimierte End-to-End-Verarbeitungspipeline für Geschwindigkeit und Präzision.

STEP 01

Laden Sie Ihre Untertiteldatei hoch

SRT, VTT, ASS, SSA, LRC, SBV, TTML, SCC, STL und SMI werden unterstützt.

PHASE 01
Next
STEP 02

Format Analysis

Die Statistik-Engine analysiert jeden Cue und berechnet Timing- und Textmetriken.

PHASE 02
Next
STEP 03

Überprüfen Sie die Zusammenfassung

Cue-Anzahl, CPS, Dauer, Sprache und mehr.

PHASE 03
Next
STEP 04

Processing

Nutzen Sie die Statistiken, um zu entscheiden, ob Untertitel bereinigt, korrigiert oder neu synchronisiert werden müssen.

PHASE 04
Next
Engine-Funktionen

Warum AllSubConverter wählen?

Client-Datenschutz

Lokale Tools laufen in Ihrem Browser, sodass Untertiteldateien nicht auf unsere Server hochgeladen werden.

Schnelles lokales Parsing

Optimierte Verarbeitungs-Engine parst und konvertiert Dateien direkt in Ihrem Browser.

Großzügige Stapel

Bis zu 50 MB pro Datei, 200 Dateien oder 1 GB insgesamt pro Stapel.

Universelle Kompatibilität

Läuft in modernen Browsern unter Windows, macOS, Linux, iOS und Android.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

CPS (Zeichen pro Sekunde) misst die Lesegeschwindigkeit. Untertitel mit sehr hohem CPS sind zu schnell zum komfortablen Lesen. Gängige Richtlinien empfehlen, unter 15 bis 20 CPS zu bleiben. Das Statistikwerkzeug meldet sowohl durchschnittliche als auch maximale CPS.

Nein. Die gesamte Analyse erfolgt vollständig in Ihrem Browser. Ihre Untertiteldateien verlassen niemals Ihr Gerät.

Das Werkzeug analysiert das Verhältnis von CJK-Zeichen (chinesische Hanzi, japanische Kana, koreanische Hangul) zu lateinischen Zeichen, um die dominante Sprache zu schätzen. Dies ist eine Heuristik und kann bei gemischtsprachigen Dateien ungenau sein.

Für CJK-Text (Chinesisch, Japanisch, Koreanisch) wird jedes Zeichen als Wort gezählt, da es keine Leerzeichen gibt. Für lateinische Schriften werden Wörter nach Leerzeichen getrennt. Das Werkzeug erkennt die dominante Schrift automatisch.

Eingabe: SRT, VTT, ASS, SSA, LRC, SBV, TTML, SCC, STL, SMI.

Die Statistiken werden im Arbeitsbereich angezeigt. Für einen exportierbaren vollständigen Bericht mit diesen Metriken können Sie das QA-Berichtswerkzeug verwenden.

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