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LRC 歌词生成器

LRC 歌词生成器

设计多媒体 更新于 2026.08.29

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_c709f8e7/lrc-generator。

技能介绍

要解决的问题

制作带时间轴的 LRC 歌词文件时，核心难点不是格式，而是把歌词行与音频时间戳对齐。已有音频和歌词文本，但手工打点、逐句核对很容易出错，尤其在停顿、连读、语言参数不正确时，会得到时间戳乱序或错行。

技能如何工作

该技能按流水线处理：先检查依赖环境，再读取 .txt 歌词并保留空行表示停顿；接着用 Whisper 识别音频，获取每句时间戳；然后把识别出的时间戳与正确歌词对齐，生成 LRC 文件。模型可按音频质量和速度要求选择：tiny 最快，base 适合清晰音频，small 是推荐平衡档，medium/large 更准确但更慢。

生成后会做输出检查：时间戳是否递增、歌词行数是否匹配、编码是否为 UTF-8。由于语音识别并非逐字转录，诗歌、朗诵或非标准演唱可能出现近音字错误，最终时间轴通常仍需用歌词编辑软件微调。

使用场景

  • 拿到歌曲音频和 TXT 歌词文本，需要生成可导入播放器的时间轴 LRC 文件。
  • 已有朗诵或清唱音频与逐行歌词，想批量生成首版 LRC，再人工微调停顿位置。
  • 对比 Whisper 不同模型输出，给清晰人声音频生成较稳的时间戳并校验行数和递增。
  • 维护歌词文件时，需要把零散 TXT 转成带时间轴、UTF-8 编码的 LRC 草稿。

适合人员

  • 处理音乐素材的播客剪辑，需要把音频与歌词文本转成可编辑的时间轴。
  • 维护播放器歌词插件的开发者，需要生成并校验 LRC 文件用于导入测试。
  • 做朗诵或有声内容的创作者，需要为首版字幕或歌词时间轴生成草稿。
  • 自动化媒体工具链工程师，需要在脚本中调用 Whisper 对齐并生成 LRC 文件。