ما هو Subtitle Edit؟
Subtitle Edit محرّر لسطح المكتب لإنشاء الترجمات ومزامنتها وتحويلها وترجمتها، وتضيف إصداراته الأحدث ميزات ذكاء اصطناعي حول هذه النواة. تقول الأسئلة الشائعة للمشروع إنه يدعم أكثر من 380 صيغة ترجمة، وتُنشر نسخ Windows وmacOS وLinux في صفحة إصدارات GitHub الخاصة بالمشروع.
أجزاء الذكاء الاصطناعي منفصلة عن المحرّر: تحويل الكلام إلى نص والترجمة التلقائية والتعرّف الضوئي على الحروف (OCR) وتحويل النص إلى كلام، يستخدم كل منها محرّكات ينزّلها التطبيق عند أول استخدام أو يتصل بها عبر واجهة API. تركّز هذه المراجعة على تحويل الكلام إلى نص والترجمة التلقائية؛ ويسمّي التوثيق الجيل الحالي Subtitle Edit 5.
كيف تحصل عليه
Subtitle Edit تنزيل مجاني لأنظمة Windows وmacOS وLinux، مع مثبّت أو صورة قرص على كل منصة.
الخيار | مصدر الحصول عليه |
|---|---|
| Windows | مثبّت (Setup.exe) أو ملف zip محمول لمعالج x64، وملف zip لمعالج ARM64، من GitHub Releases |
| macOS | ملف dmg. لشرائح Apple أو Intel، يُسحب إلى مجلد التطبيقات؛ موقَّع وموثَّق من Apple بحسب README |
| Linux | حزمة Flatpak (تتضمن mpv وffmpeg) أو tar.gz لمعالجي x64 وARM64 |
| الموقع | nikse.dk/subtitleedit |
| سياسة الخصوصية | لا توجد صفحة مستقلة؛ وقسم Privacy في README هو بيان المطوّر |
| الشيفرة المصدرية | github.com/SubtitleEdit/subtitleedit، برخصة MIT |
الإصدار الذي راجعناه: 5.3.0، وهو ما يصنّفه GitHub أحدث إصدار مستقر، صدر في 14 أكتوبر 2026؛ أما نسخ 5.4.0 التجريبية فمصنّفة إصدارات أولية. تتراوح ملفات 5.3.0 بين 59 و155 MB قبل تنزيل أي محرّك أو نموذج.
المتطلبات
يشترط README نظام Windows 10 الإصدار 22H2 أو أحدث، وmacOS 12 أو أحدث (يُوصى بـ macOS 14)، وعلى Linux حزمتي mpv وffmpeg لنسخ tar.gz.
نظام التشغيل
- ما تقوله المصادر:
- Windows 10 22H2 أو أحدث؛ macOS 12 أو أحدث ويُوصى بـ 14 أو أحدث؛ وLinux وفق قائمة الحزم في README
حزم Linux
- ما تقوله المصادر:
- نسخ tar.gz تحتاج mpv وffmpeg من مدير الحزم؛ أما Flatpak وملف dmg. على macOS فيتضمنانهما
تنزيل المحرّكات
- ما تقوله المصادر:
- تُجلب المحرّكات والنماذج عند أول استخدام؛ وتتراوح قائمة نماذج Crisp ASR بين 75 MB و9.4 GB للنموذج الواحد
نماذج الترجمة
- ما تقوله المصادر:
- معظم نماذج llama.cpp المنتقاة أقل من 8 GB، وأكبرها نحو 12 GB
تسريع GPU
- ما تقوله المصادر:
- يتيح Whisper CPP على Windows خيارات CPU وNVIDIA cuBLAS وVulkan؛ ويذكر سجل التغييرات Metal على macOS وVulkan على Linux
الإنترنت
- ما تقوله المصادر:
- مطلوب لتنزيل المحرّكات والنماذج ولأي محرّك عبر الإنترنت؛ وتعمل المحرّكات المحلية بعد ذلك دون اتصال
لا يذكر التوثيق حدًّا أدنى من RAM أو VRAM للتطبيق؛ فالحاجة تتوقف على المحرّك والنموذج المختارين، ويُوصى عند ظهور خطأ «CUDA out of memory» باستخدام نموذج أصغر.
كيف تبدأ
تتبع الخطوات توثيق المشروع؛ ولم تنفّذها PromptQuorum.
- 1التثبيت وفتح فيديو
Why it matters: شغّل المثبّت أو ملف dmg أو Flatpak، ثم افتح في Subtitle Edit ملف فيديو أو ترجمة موجودة. - 2التفريغ عبر Video ثم Speech to text
Why it matters: اختر محرّكًا ونموذجًا، وحدّد لغة الصوت أو اترك الكشف التلقائي، ودع التطبيق ينزّل المحرّك عند أول استخدام قبل أن تضغط Transcribe. - 3مراجعة النتيجة
Why it matters: اضبط المعالجة اللاحقة، واقرأ تقرير الجودة الذي يشير إلى الأسطر القصيرة جدًا أو الطويلة جدًا أو المتداخلة أو المكررة، ثم صحّح الجدول يدويًا. - 4الترجمة عبر Translate ثم Auto-translate
Why it matters: اختر محرّكًا وزوج اللغات، وترجم، وقارن النص الأصلي بالمترجم جنبًا إلى جنب، ثم أكّد بالضغط على OK.
الميزات التي أكدتها المصادر
كل بند أدناه مصدره توثيق المشروع أو ملاحظات الإصدارات؛ ولم تختبر PromptQuorum أيًّا منها.
- محرّكات تحويل الكلام إلى نص. Whisper CPP وPurfview Faster Whisper XXL وWhisper CTranslate2 وWhisper Const-me (على Windows) وWhisperX ومسار Whisper بلغة Python، إضافة إلى Qwen3 ASR CPP وCrisp ASR بواجهات خلفية مثل Parakeet وCanary؛ وعبر الإنترنت تتوفر OpenRouter وAlibaba Qwen3-ASR وGoogle Cloud Speech-to-Text.
- أدوات مساعدة للتفريغ. وضع الدفعات، والكشف التلقائي عن اللغة، وإعدادات كشف النشاط الصوتي، وخيار «Translate to English» الاختياري لـ Whisper، والمعالجة اللاحقة، وتقرير الجودة.
- الترجمة المحلية. خادم llama.cpp مُدار بنماذج منتقاة مثل TranslateGemma وGemma 4 وQwen، وOllama، وLM Studio، ونسخ «advanced» تترجم على دفعات مع سياق وملخص ومسرد مصطلحات؛ ويغطي محرّك MADLAD 419 لغة.
- الترجمة السحابية. Google Translate وMicrosoft Bing وDeepL وChatGPT وAnthropic وGemini وغيرها، ومعظمها بمفتاح API خاص بك، إضافة إلى محرّك متوافق مع OpenAI لأي خادم يتحدث بهذه الواجهة.
- حول النواة. مشغّل فيديو مع شكل موجي، وOCR لترجمات الصور، وتحويل النص إلى كلام، وموسيقى خلفية مولَّدة، كما يسردها التوثيق.
تدفق البيانات والخصوصية
يقول README إن Subtitle Edit لا يجمع ملفات الترجمة أو ملفات الوسائط أو بياناتها الوصفية ولا يخزّنها ولا ينقلها ولا يحلّلها، وإن التحرير والتحويل والتشغيل والنسخ الاحتياطي التلقائي المحلي تعمل على جهازك. وتعالج المحرّكات المحلية مثل Whisper CPP وllama.cpp وOllama وLM Studio الصوت أو النص على جهازك، أو على خادم توجّه التطبيق إليه.
والاستثناء هو ما تفعّله بنفسك. فبحسب README، لا تتلقى الخدمات الاختيارية عبر الإنترنت للترجمة أو تحويل الكلام إلى نص أو النص إلى كلام أو OCR أو البحث في القواميس إلا البيانات اللازمة لذلك الطلب، مباشرةً من التطبيق وبموجب سياسة خصوصية المزوّد نفسه. وتصف أوصاف المحرّكات Google Translate وDeepL وChatGPT وAnthropic وGemini ومحرّكات الكلام عبر الإنترنت بأنها خدمات تتطلب اتصالًا بالإنترنت، ومعظمها مفتاح API. أما إعدادات «متوافق مع OpenAI» و«llama.cpp remote server» فترسل النص إلى العنوان الذي تدخله.
📌ملاحظة: هذه إفادات من المطوّر وليست نتائج تدقيق. الشيفرة مفتوحة، لكن PromptQuorum لم تقرأها ولم تفحص حركة الشبكة للتطبيق، كما لم نتحقق من الخوادم التي تُنزَّل منها المحرّكات والنماذج.
لمن يناسب
- مترجمو الأفلام ومحرّرو الفيديو الذين يريدون التفريغ والتوقيت والترجمة في محرّر واحد بدل عدة أدوات.
- صنّاع المحتوى المهتمون بالخصوصية الذين يفضّلون محرّك Whisper محليًا ونموذج ترجمة محليًا على رفع ملفاتهم.
- من يعالجون سلسلة كاملة من الحلقات ويحتاجون إلى تطبيق التحويل أو الترجمة نفسهما على كل ملف.
ما لم نتمكن من التحقق منه
- الدقة والجودة. لم تشغّل PromptQuorum أي محرّك للكلام أو الترجمة، ولذلك لا نقيّم معدلات الخطأ في الكلمات ولا الهلوسات ولا جودة الترجمة.
- السرعة والعتاد. لم تُقَس أي أزمنة أو استهلاك للذاكرة؛ وأثر الواجهات الخلفية CUDA وVulkan وMetal على ملفات حقيقية لم يُختبر.
- نص الموقع الرسمي. صفحة nikse.dk تُعرض بواسطة JavaScript ولم تُقرأ؛ والمعلومات هنا مصدرها GitHub وموقع التوثيق.
- مصادر التنزيل. يقول التوثيق إن المحرّكات والنماذج تُنزَّل تلقائيًا، لكننا لم نتحقق من الخوادم التي تُجلب منها.
- استقرار الإصدار الأولي. الإصدار 5.4.0 ما زال تجريبيًا، وسبق الإصدار المستقر 5.3.0 نفسه عشرات النسخ التجريبية ونسخ المرشح للإصدار، فقد يتغير السلوك سريعًا.
المنافسون والبدائل
Whisper.cpp
- المنصات:
- Windows وmacOS وLinux
- السعر / الرخصة:
- مجاني / MIT
- الفرق الأبرز:
- المحرّك الذي يدرجه Subtitle Edit باسم Whisper CPP؛ أداة سطر أوامر ومكتبة دون محرّر ترجمات
مقالات حول Whisper.cpp (10)
- Whisper.cpp Review: Local Speech-to-Text in Pure C/C++محدَّث ٥ سبتمبر ٢٠٢٦
- Buzz Review: Free Offline Whisper Transcription and Captionsمحدَّث ٢٤ أكتوبر ٢٠٢٦
- Llamatik Review: Free Open-Source Offline AI Chatbot for Android, iPhone and Desktopمحدَّث ٢٣ أكتوبر ٢٠٢٦
- TranscriptionSuite Review: Free Local Speech-to-Text with Speaker Labelsمحدَّث ١٨ أكتوبر ٢٠٢٦
- Local Multimodal AI Pipeline 2026: Combine Voice, Vision, and Text Models Offlineمحدَّث ١٧ أكتوبر ٢٠٢٦
- Whisper.cpp vs faster-whisper 2026: Local STT Benchmarks, Setup & GPU Accelerationمحدَّث ١٧ أكتوبر ٢٠٢٦
- HilbertRaum Review: A Portable, Offline AI Workspace for Chat and Your Own Documentsمحدَّث ٢٥ سبتمبر ٢٠٢٦
- Local Voice & Speech Tools Compared (2026): Text-to-Speech, Speech-to-Text and Voice Agentsمحدَّث ٢٠ سبتمبر ٢٠٢٦
- FunClip Review: Self-Hosted AI Video Clipping With FunASRمحدَّث ١٩ سبتمبر ٢٠٢٦
- Izwi Review: Local Voice AI for TTS, STT, and Cloningمحدَّث ١٩ سبتمبر ٢٠٢٦
+18 أخرى غير معروضة
faster-whisper
- المنصات:
- Windows وmacOS وLinux
- السعر / الرخصة:
- مجاني / MIT
- الفرق الأبرز:
- مكتبة Python لتفريغ Whisper السريع؛ وتبني مسار الترجمات بنفسك
مقالات حول faster-whisper (5)
- faster-whisper Review: CTranslate2-Accelerated Local Speech-to-Textمحدَّث ٥ سبتمبر ٢٠٢٦
- Whisper.cpp vs faster-whisper 2026: Local STT Benchmarks, Setup & GPU Accelerationمحدَّث ١٧ أكتوبر ٢٠٢٦
- Local Voice & Speech Tools Compared (2026): Text-to-Speech, Speech-to-Text and Voice Agentsمحدَّث ٢٠ سبتمبر ٢٠٢٦
- dograh Review: Open-Source, Self-Hosted Voice AI Agent Platformمحدَّث ١٢ سبتمبر ٢٠٢٦
- Whisper.cpp Review: Local Speech-to-Text in Pure C/C++محدَّث ٥ سبتمبر ٢٠٢٦
مذكور أيضًا في:
- SpeechBrain Review: An Open-Source PyTorch Toolkit for Speech and Textمحدَّث ٢٣ أكتوبر ٢٠٢٦
- TranscriptionSuite Review: Free Local Speech-to-Text with Speaker Labelsمحدَّث ١٨ أكتوبر ٢٠٢٦
- Local Multimodal AI Pipeline 2026: Combine Voice, Vision, and Text Models Offlineمحدَّث ١٧ أكتوبر ٢٠٢٦
- MacWhisper Review: Local Speech-to-Text for Macمحدَّث ٣ أكتوبر ٢٠٢٦
- FunClip Review: Self-Hosted AI Video Clipping With FunASRمحدَّث ١٩ سبتمبر ٢٠٢٦
+6 أخرى غير معروضة
MacWhisper
- المنصات:
- macOS
- السعر / الرخصة:
- فريميوم / مملوك
- الفرق الأبرز:
- تطبيق Mac يركّز على التفريغ بشراء لمرة واحدة؛ ويضيف Subtitle Edit تحرير الصيغ واختيار المحرّك
مقالات حول MacWhisper (2)
- MacWhisper Review: Local Speech-to-Text for Macمحدَّث ٣ أكتوبر ٢٠٢٦
- Meetily Review: Local, Privacy-First AI Meeting Notesمحدَّث ١٨ سبتمبر ٢٠٢٦
مذكور أيضًا في:
- AquaVoice Review: Voice Dictation for AI Promptsمحدَّث ٣ أكتوبر ٢٠٢٦
- Local Voice & Speech Tools Compared (2026): Text-to-Speech, Speech-to-Text and Voice Agentsمحدَّث ٢٠ سبتمبر ٢٠٢٦
- FunClip Review: Self-Hosted AI Video Clipping With FunASRمحدَّث ١٩ سبتمبر ٢٠٢٦
- Willow Inference Server Review: Self-Hosted Whisper ASR and TTSمحدَّث ١٩ سبتمبر ٢٠٢٦
TranscriptionSuite
- المنصات:
- Windows وmacOS وLinux
- السعر / الرخصة:
- مجاني / GPL-3.0
- الفرق الأبرز:
- تفريغ محلي مع وضع مباشر وتمييز المتحدثين ودفتر صوتي، بحسب بطاقته في الدليل
مقالات حول TranscriptionSuite (1)
- TranscriptionSuite Review: Free Local Speech-to-Text with Speaker Labelsمحدَّث ١٨ أكتوبر ٢٠٢٦
تحقق من السعر والرخصة والمنصات الحالية لكل تطبيق في صفحته الخاصة قبل أن تقرر.
الأسئلة الشائعة
هل أحتاج إلى الإنترنت في أول تفريغ؟
نعم، مرة واحدة: ينزّل التطبيق المحرّك والنموذج المختارين عند أول استخدام. وتصف صفحة المكوّنات الخارجية أيضًا كيفية وضع الملفات يدويًا في مجلد بيانات التطبيق، وهو %APPDATA%\Subtitle Edit على Windows و~/.config/Subtitle Edit على Linux وmacOS.
أي محرّك Whisper يناسب بطاقة رسوميات NVIDIA؟
يوصي التوثيق بالواجهة الخلفية cuBLAS في Whisper CPP أو Purfview Faster Whisper XXL لأسرع تفريغ على معالجات NVIDIA الرسومية، وبنموذج أصغر إذا ظهر خطأ نفاد ذاكرة CUDA.
هل يمكنه تحديد من يتحدث؟
نعم، مع محرّك Crisp ASR. يستخدم «Detect speakers» فصل المتحدثين Sortformer من NVIDIA لما يصل إلى 8 متحدثين، وينزّل نموذجًا بحجم 107 MB عند أول استخدام، ويتطلب Crisp ASR الإصدار v0.8.37 أو أحدث.
هل يمكنني استخدام نموذج ترجمة غير موجود في القائمة؟
نعم. ضع ملف gguf. في المجلد llama.cpp/models أو فعّل «Use remote server» ووجّه التطبيق إلى llama-server الخاص بك. ويذكر التوثيق أن TranslateGemma 27B يحتاج إلى تنزيل بنحو 16 GB ونحو 20 GB من VRAM، ويعدّ نموذج 12B خيارًا قويًا أصلًا.
هل يمكن تشغيله دون الواجهة الرسومية؟
نعم، عبر seconv، أداة التحويل بسطر الأوامر التي تصدر مع كل إصدار. وتدعم ترجمتها التلقائية محرّكات متوافقة مع OpenAI وDeepL، إضافة إلى الخيارين --translate-api-key و--translate-prompt.
الخلاصة
Subtitle Edit محرّر عريق ومجاني وبرخصة مفتوحة، يجمع الآن إلى جانب أدوات الترجمات التقليدية تفريغ Whisper المحلي والترجمة بنماذج لغوية محلية؛ ويُظهر سجل تغييراته أربعة إصدارات أولية بين 20 و24 أكتوبر 2026. في المقابل، محرّكات الذكاء الاصطناعي تنزيلات منفصلة قد تبلغ عدة غيغابايت، والمحرّكات السحابية ترسل نصك أو صوتك إلى أطراف ثالثة، والفرع الأحدث ما زال تجريبيًا، ولم نتمكن هنا من التحقق من شيء يخص جودة المخرجات. يناسب من يعملون أصلًا مع الترجمات ويريدون مكانًا واحدًا للتفريغ والترجمة على جهازهم؛ ومن يحتاج إلى نص مفرَّغ فقط قد يجد أداة تفريغ مخصصة أبسط.
المصادر
- Subtitle Edit على GitHub — المستودع ورخصة MIT وREADME مع متطلبات النظام وقسم Privacy، راجعناها في 24 أكتوبر 2026.
- GitHub Releases — الإصدار v5.3.0 (14 أكتوبر 2026) والإصدار الأولي v5.4.0-beta6 (24 أكتوبر 2026) وملفات التنزيل وسجل التغييرات، راجعناها في 24 أكتوبر 2026.
- توثيق Speech to Text — المحرّكات والنماذج وواجهات Crisp ASR الخلفية وكشف المتحدثين ونصائح، راجعناه في 24 أكتوبر 2026.
- توثيق Auto Translate وAdvanced Local Engines — محرّكات الترجمة والنماذج المخصصة وإعدادات الدفعات، راجعناهما في 24 أكتوبر 2026.
- Third-Party Components وFAQ — مجلد البيانات ومواقع المكوّنات والصيغ والرخصة، راجعناهما في 24 أكتوبر 2026.
- موقع Subtitle Edit — الموقع الرسمي؛ يُعرض بواسطة JavaScript ولم يُقرأ نصه لهذه المراجعة.