字幕生成器手機版是一款簡單易上手的掌上視頻制作字幕的軟件。字幕生成器軟件有多種專業的視頻制作工具,字幕生成器app也沒有想象中的那么難操作,相反字幕生成器非常容易就學會了!
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目前已知的能夠實現異步或接近同步字幕的比較多,實時生成雙語同步字幕的軟件寥寥無幾。
1.實時字幕技術難點
對于機器來說,要想通過視頻生成字幕,需要經過聲音讀取、神經網絡算法(包括對音頻分析、過濾、轉換、調整、修正、輸出等)...以及到最后顯示的過程,每一步都需要一定耗時。雖然在理論上可以提升到很快,但現實情況下花的時間都要更長,對神經網絡算法的性能也是巨大考驗。如果是在線播放或直播,對機器運算壓力也更大,更容易造成延遲。
以YouTube為例,視頻實時字幕技術的難點體現在:
音源復雜性(如多角色、音源混雜、語言規范性等問題)
瞬時運算壓力(實時,意味著可供機器“思考”的時間很短,可能來不及修正就要輸出)
其他干擾因素
2.現有的字幕方案(PC)
目前已有字幕生成方法基本都是在PC端進行,包含通過機器算法或手動生成字幕文件或對已有字幕翻譯的情況下滿足觀看需要,包括傳統字幕和新型自動字幕。具體體現為:
① 字幕文件(傳統模式,多為人工、人機合作)
由字幕組或其他組織制作并上傳相關字幕到云端,其他人獲取字幕后,在線/離線播放時直接外掛。(相關字幕網站有很多,如SubHD、Subom、偽射手、字幕庫、OpenSubtitles、A7美劇字幕站..等等。主要針對影視劇視頻)
② 壓制字幕(機器翻譯、人工校正)
即先通過機翻+人工校正做好字幕,審核通過后連同視頻一并壓制并上傳分發到不同的視頻網站。
常見的如柚子木、遠鑒字幕組等等,成員各司其職負責翻譯、打軸、校正、壓制等工作。
③ 機器學習+神經網絡算法生成字幕
主要是基于AI技術和算法,DNN(深度神經網絡技術)、Residual/Highway 網絡和粗粒度建模單元等,實現機器自動識別。比如:
有一些網站或服務器可以對用戶上傳的視頻聲音通過軟件程序算法或調用相關API自動識別并生成字幕(需要等待一定時間,而且一般都要付費,免費的較少),用戶可以在線上直接預覽、下載或壓制字幕。
比如訊飛旗下的聽見字幕、autosub、繪影字幕、字幕通、牛片網等等。(暫未做考證,這些網站不一定是基于上述技術,但總體特征基本類似)
另外,對于一些已經壓制(合成版)外語字幕的視頻,有的軟件通過OCR提取再翻譯以滿足觀看需要。
如之前B站有位up主在GitHub建立的開源項目「團子翻譯器」。當然,這不屬于語音識別而是OCR的范疇,但異曲同工,畢竟都是為了方便觀看和理解視頻內容。
這里再提一下YouTube。目前YouTube幾乎可以稱為觀看體驗最好的在線視頻平臺(之一)。能夠一定程度上實現實時字幕,不過這個“實時”只是播放體驗上的,而非后臺實時處理上。
通常情況下若視頻語言在YouTube支持的語種范圍內,在作者將視頻上傳完一段時間后服務器就會自動識別生成字幕。用戶播放時再直接讀取已生成的識別字幕并顯示,顯示時有種進度條躍進的感覺;并且,如果仔細觀察的話可以發現有時字幕會提前語音半秒左右,進一步說明了系統會預讀字幕。
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