Kategorier: Blog

Hvordan genereres undertekster?

Når folk første gang kommer i kontakt med videoproduktion, stiller de ofte et spørgsmål: Hvordan genereres undertekster? Undertekster ser ud til blot at være et par tekstlinjer, der vises nederst på skærmen, men i virkeligheden involverer de en hel række komplekse tekniske processer bag kulisserne, herunder talegenkendelse, sprogbehandling og tidsaksematchning.

Så hvordan genereres undertekster præcist? Transskriberes de fuldstændigt i hånden, eller udføres de automatisk af AI? Dernæst vil vi dykke ned i hele processen med generering af undertekster fra et professionelt perspektiv – fra talegenkendelse til tekstsynkronisering og endelig til eksport som standardfiler.

Indholdsfortegnelse

Før man forstår, hvordan undertekster genereres, er det nødvendigt at skelne mellem to begreber, der ofte forveksles: undertekster og billedtekster.

Undertekster

Undertekster er normalt tekst, der leveres til seerne for at hjælpe med oversættelse eller læsning. For eksempel, når en engelsk video tilbyder kinesiske undertekster, kaldes disse oversatte ord for undertekster. Deres kernefunktion er at hjælpe seere på forskellige sprog med at forstå indholdet.

Undertekster

Undertekster er en komplet transskription af alle lydelementerne i en video, inklusive ikke kun dialog, men også baggrundslydeffekter og musikalske signaler. De er primært beregnet til seere, der er døve eller hørehæmmede, eller til dem, der ser videoen i et stille miljø. For eksempel:

[Bifald]

[Blød baggrundsmusik afspilles]

[Døren lukker]

Den grundlæggende struktur af undertekstfiler

Uanset om det er undertekster eller billedtekster, består en undertekstfil normalt af to dele:

  1. Tidsstempler —— Bestem tidspunktet, hvor teksten vises og forsvinder på skærmen.
  2. Tekstindhold —— Den faktiske viste tekst.

Undertekstfiler matcher præcist lydindholdet med tiden for at sikre, at den tekst, som publikum ser, er synkroniseret med lyden. Denne struktur gør det muligt for forskellige afspillere og videoplatforme at indlæse undertekster korrekt.

Almindelige undertekstformater

De tre mest anvendte formater i øjeblikket er:

  • SRT (SubRip-undertekster)Det mest almindelige format med stærk kompatibilitet.
  • VTT (WebVTT)Bruges ofte til webvideoer og streamingplatforme.
  • ASS (Avanceret Substation Alpha)Understøtter omfattende stilarter og specialeffekter, som ofte ses i film, tv-serier og animationer.

Hvordan genereres undertekster?

a. Manuel undertekstning

Behandle

  1. Diktattransskription → Sætning for sætning skrivning.
  2. Afsnitssegmentering og tegnsætning → Indstil tidskoder.
  3. Korrekturlæsning og stilkonsistens → Konsistent terminologi, ensartede egennavne.
  4. Kvalitetsinspektion → Eksport SRT/VTT/ASS.

Fordele

  • Høj nøjagtighed. Velegnet til film og tv, uddannelse, juridiske anliggender og brandpromotion.
  • Kan nøje følge stilretningslinjer og tilgængelighedsstandarder.

Ulemper

  • Det er tidskrævende og dyrt. Selv med flere personer, der arbejder sammen, er stærk processtyring stadig nødvendig.

Praktiske driftsretningslinjer

  • Hvert afsnit skal være på 1-2 linjer; hver linje må ikke være mere end 37-42 tegn.
  • Visningens varighed bør være 2-7 sekunder; læsehastigheden bør være ≤ 17-20 CPS (tegn pr. sekund).
  • Målet for ordfejlraten (WER) bør være ≤ 2-5%; der bør ikke være fejl for navne, steder og brandnavne.
  • Brug kun store bogstaver, tegnsætning og talformat på samme måde; undgå linjeskift for enkeltord.

b. Automatisk talegenkendelse (ASR)

Behandle

  1. Modellen genkender tale → genererer tekst.
  2. Tilføjer automatisk tegnsætning og store bogstaver.
  3. Tidsjustering (for ord eller sætninger) → udskriver det første udkast af undertekster.

Fordele

  • Hurtigt og billigt. Velegnet til storskalaproduktion og hyppige opdateringer.
  • Struktureret output, der letter sekundær redigering og oversættelse.

Begrænsninger

  • Påvirket af accenter, støj og overlappende tale fra flere talere.
  • Udtalefejl er sandsynlige med egennavne, homofoner og tekniske termer.
  • Højttalerseparation (diarisation) kan være ustabil.

Effektivitets- og kvalitetsforbedringsteknikker

  • Brug en nærmikrofon; samplingsfrekvens 48 kHz; reducerer efterklang og baggrundsstøj.
  • Forbered på forhånd Ordliste (liste over termer): navne på personer/mærker/brancheudtryk.
  • Kontroller talehastighed og pauser; undgå at flere personer taler samtidigt.

c. Hybrid arbejdsgang

Automatisk identifikation kombineret med manuel revision er i øjeblikket den gængse og bedste praksis.

Behandle

  1. ASR-udkastUpload lyd/video → Automatisk transskription og tidsjustering.
  2. Udskiftning af termerStandardiser hurtigt ordformer i henhold til ordlisten.
  3. Manuel korrekturlæsningTjek stavning, grammatik, tegnsætning og brug af store bogstaver.
  4. Finjustering af tidsaksen: Flet/opdel sætninger, kontrol af linjelængde og visningsvarighed.
  5. Kvalitetskontrol og eksport: Gennemgå tjekliste → Eksport SRT/VTT/ASS.

Fordele

  • Balance effektivitet og præcision. Sammenlignet med manuelt arbejde kan det typisk spar 50–80% redigeringstid (afhængigt af emnet og lydkvaliteten).
  • Nem at skalere; velegnet til uddannelseskurser, brandindhold og vidensbaser til virksomheder.

Almindelige fejl og undgåelse

  • Forkert sætningssegmenteringBetydningen er fragmenteret → Segmenter teksten baseret på de semantiske enheder.
  • Forskydning af tidsaksenLange afsnit er ude af rækkefølge → Forkort sætningslængden for at undgå for lange undertekster.
  • LæsebyrdeCPS-grænsen overskrides → Kontroller læsehastigheden og sætningslængden, og opdel om nødvendigt.

Hvorfor vælge en hybrid tilgang? (Med Easysub som eksempel)

  • Automatisk generering: Bevarer et godt udgangspunkt i miljøer med flere accenter.
  • Online redigeringBølgeform + listevisning af undertekster, muliggør hurtig justering af tidslinjen og sætningsskift.
  • TesaurusGlobal erstatning med ét klik for at sikre konsistens af egennavne.
  • Batch og samarbejdeFlere korrekturlæsere, versionsstyring, velegnet til teams og organisationer.
  • Eksport med ét klik: SRT/VTT/ASS, kompatibel på tværs af platforme og afspillere.

Teknologier bag undertekstgenerering

At forstå hvordan undertekster genereres, skal man starte med den underliggende teknologi. Moderne undertekstgenerering er ikke længere blot "tale-til-tekst"-konvertering; det er et komplekst system drevet af AI og bestående af flere moduler, der arbejder sammen. Hver komponent er ansvarlig for opgaver som præcis genkendelse, intelligent segmentering og semantisk optimering. Her er en professionel analyse af de vigtigste tekniske komponenter.

① ASR (Automatisk talegenkendelse)

Dette er udgangspunktet for generering af undertekster. ASR-teknologi konverterer talesignaler til tekst via deep learning-modeller (såsom Transformer, Conformer). Kernetrinene omfatter: **Talesignalbehandling → Funktionsekstraktion (MFCC, Mel-Spectrogram) → Akustisk modellering → Afkodning og output af tekst.

Moderne ASR-modeller kan opretholde en høj nøjagtighed i forskellige accenter og støjende miljøer.

AnvendelsesværdiDen muliggør hurtig transskription af store mængder videoindhold og fungerer som den grundlæggende motor for automatisk generering af undertekster.

② NLP (naturlig sprogbehandling)

Outputtet fra talegenkendelse mangler ofte tegnsætning, sætningsstruktur eller semantisk sammenhæng. NLP-modulet bruges til:

  • Automatisk detektion af sætninger og sætningsgrænser.
  • Identificér egennavne og korrekt brug af store bogstaver.
  • Optimer kontekstlogikken for at undgå pludselige sætningsskift eller semantiske forstyrrelser.

Dette trin gør underteksterne mere naturlige og lettere at læse.

③ TTS-justeringsalgoritme

Den genererede tekst skal præcist matches med lyden. Tidsjusteringsalgoritmen bruger:

  • Det Tvungen justering Teknologien beregner start- og sluttidspunktet for hvert ord.
  • Den justerer tidsaksen baseret på lydbølgeformen og ændringer i taleenergien.

Resultatet er, at hver undertekst vises på det rigtige tidspunkt og forsvinder gnidningsløst. Dette er det afgørende trin, der afgør, om underteksterne "holder trit med talen".

④ Maskinoversættelse (MT)

Når en video skal være tilgængelig for et flersproget publikum, vil undertekstsystemet aktivere MT-modulet.

  • Automatisk oversæt det originale undertekstindhold til målsproget (såsom kinesisk, fransk, spansk).
  • Brug kontekstoptimering og terminologistøtte for at sikre nøjagtighed og professionalisme i oversættelsen.
  • Avancerede systemer (som f.eks. Easysub) understøtter endda parallel generering af flere sprog, hvilket giver skabere mulighed for at eksportere undertekstfiler på flere sprog på én gang.

⑤ AI-efterbehandling

Det sidste trin i genereringen af undertekster er intelligent polering. AI-efterbehandlingsmodellen vil:

  • Retter automatisk tegnsætning, sætningsstruktur og store bogstaver.
  • Fjern duplikerede genkendelses- eller støjsegmenter.
  • Afbalancer længden af hver undertekst med visningsvarigheden.
  • Output i formater, der overholder internationale standarder (SRT, VTT, ASS).

Sammenligning af metoder til generering af undertekster

Fra den tidlige manuelle transskription til den nuværende AI-genererede undertekster, og endelig til dagens mainstream "hybrid workflow" (Human-in-the-loop), har forskellige tilgange deres egne fordele med hensyn til nøjagtighed, hastighed, omkostninger og relevante scenarier.

MetodeFordeleUlemperEgnede brugere
Manuel undertekstningHøjeste nøjagtighed med naturligt sprogflow; ideel til komplekse kontekster og professionelt indholdTidskrævende og dyr; kræver dygtige fagfolkFilmproduktion, uddannelsesinstitutioner, regeringen og indhold med strenge overholdelseskrav
ASR Automatisk UndertekstHurtig genereringshastighed og lave omkostninger; velegnet til storskala videoproduktionPåvirket af accenter, baggrundsstøj og talehastighed; højere fejlrate; kræver efterredigeringGenerelle videoskabere og brugere af sociale medier
Hybrid arbejdsgang (Easysub)Kombinerer automatisk genkendelse med menneskelig gennemgang for høj effektivitet og nøjagtighed; understøtter eksport af flersproget materiale og standardformaterKræver let menneskelig gennemgang; afhænger af platformens værktøjerVirksomhedsteams, skabere af onlineuddannelse og grænseoverskridende indholdsproducenter

Under tendensen med indholdsglobalisering er hverken rent manuelle eller rent automatiske løsninger længere tilfredsstillende. Easysubs hybride arbejdsgang kan ikke kun opfylde præcision på professionel niveau, men tag også højde for effektivitet på forretningsniveau, hvilket gør det til det foretrukne værktøj for videoskabere, virksomhedstræningsteams og grænseoverskridende marketingfolk i øjeblikket.

Hvorfor vælge Easysub

For brugere, der har brug for at balanceeffektivitet, nøjagtighed og flersproget kompatibilitet, Easysub er i øjeblikket den mest repræsentative hybride undertekstløsning. Den kombinerer fordelene ved automatisk genkendelse med kunstig intelligens og manuel korrekturlæsningsoptimering og dækker hele processen fra upload af videoer til generering og eksport af standardiserede undertekstfiler, med fuld kontrol og effektivitet.

Sammenligningstabel: Easysub vs. traditionelle undertekstværktøjer

FunktionEasysubTraditionelle undertekstværktøjer
GenkendelsesnøjagtighedHøj (AI + menneskelig optimering)Medium (Mest afhængig af manuel input)
BehandlingshastighedHurtig (automatisk transkription + batchopgaver)Langsom (Manuel indtastning, ét segment ad gangen)
FormatunderstøttelseSRT / VTT / ASS / MP4Normalt begrænset til et enkelt format
Flersprogede undertekster✅ Automatisk oversættelse + tidsjustering❌ Manuel oversættelse og justering påkrævet
Samarbejdsfunktioner✅ Online teamredigering + versionssporing❌ Ingen understøttelse af teamsamarbejde
Eksportkompatibilitet✅ Kompatibel med alle større afspillere og platforme⚠️ Manuelle justeringer ofte nødvendige
Bedst tilProfessionelle skabere, grænseoverskridende teams, uddannelsesinstitutionerIndividuelle brugere, indholdsskabere i lille skala

Sammenlignet med traditionelle værktøjer er Easysub ikke blot en "automatisk undertekstgenerator", men snarere en omfattende platform til produktion af undertekster. Uanset om det er en enkelt skaber eller et team på virksomhedsniveau, kan de bruge det til hurtigt at generere højpræcisionsundertekster, eksportere i standardformater og opfylde behovene for flersproget formidling og overholdelse af regler.

FAQ

Q1: Hvad er forskellen på undertekster og tekster?

EN: Undertekster er en komplet transskription af alle lydene i videoen, inklusive dialoger, lydeffekter og baggrundsmusik. Undertekster præsenterer primært oversat tekst eller dialogtekst uden at inkludere omgivende lyde. Kort sagt, Tekster fremhæver tilgængelighed, mens Undertekster fokuserer på sprogforståelse og -formidling.

Q2: Hvordan genererer AI undertekster fra lyd?

EN: AI-undertekstsystemet bruger ASR (Automatisk talegenkendelse) teknologi til at konvertere lydsignaler til tekst, og bruger derefter en tidsjusteringsalgoritme for automatisk at matche tidsaksen. Derefter udfører NLP-modellen sætningsoptimering og tegnsætningskorrektion for at generere naturlige og flydende undertekster. Easysub anvender denne multimodelfusionstilgang, som gør det muligt automatisk at generere standardiserede undertekstfiler (såsom SRT, VTT osv.) inden for få minutter.

Q3: Kan automatiske undertekster erstatte menneskelig transskription?

EN: I de fleste tilfælde er det muligt. Nøjagtigheden af AI-undertekster har oversteget 90%, hvilket er tilstrækkeligt til at opfylde behovene for sociale medier, uddannelses- og erhvervsvideoer. For indhold med ekstremt høje krav, såsom jura, medicin samt film og tv, anbefales det dog stadig at udføre manuel gennemgang efter AI-generering. Easysub understøtter arbejdsgangen "automatisk generering + online redigering", der kombinerer fordelene ved begge dele, hvilket er både effektivt og professionelt.

Q4: Hvor lang tid tager det at generere undertekster til en 10-minutters video?

EN: I et AI-system er genereringstiden normalt mellem 1/10 og 1/20 af videoens varighed. For eksempel kan en 10-minutters video generere en undertekstfil på bare 30 til 60 sekunder. Batchbehandlingsfunktionen i Easysub kan transskribere flere videoer samtidigt, hvilket forbedrer den samlede arbejdseffektivitet betydeligt.

EN: Ja, nøjagtigheden af moderne AI-modeller under klare lydforhold har allerede nået over 95%.

De automatiske undertekster på platforme som YouTube er velegnede til generelt indhold, mens platforme som Netflix normalt kræver højere nøjagtighed og formatkonsistens. Easysub kan udsende undertekstfiler i flere formater, der overholder internationale standarder og dermed opfylder de professionelle krav på sådanne platforme.

Q6: Hvorfor skal jeg bruge Easysub i stedet for automatiske undertekster på YouTube?

EN: Det Automatiske undertekster på YouTube er gratis, men de er kun tilgængelige på platformen og kan ikke eksporteres i et standardformat. Desuden understøtter de ikke flersproget generering.

Easysub tilbyder:

  • Eksport af SRT/VTT/ASS-filer med ét klik;
  • Flersproget oversættelse og batchbehandling;
  • Højere nøjagtighed og fleksible redigeringsfunktioner;
  • Kompatibilitet på tværs af platforme (kan bruges til YouTube, Vimeo, TikTok, virksomhedsvideobiblioteker osv.).

Skab præcise undertekster hurtigere med Easysub

Processen med at generere undertekster er ikke blot "tale-til-tekst". Undertekster af ægte høj kvalitet er afhængige af den effektive kombination af AI automatisk genkendelse (ASR) + menneskelig gennemgang.

Easysub er selve symbolet på dette koncept. Det gør det muligt for skabere at generere præcise undertekster på få minutter uden komplekse operationer og eksportere dem i flere sprogformater med et enkelt klik. Inden for få minutter kan brugerne opleve højpræcisionsgenerering af undertekster, nemt eksportere filer på flere sprog og forbedre videoens professionelle image og globale formidlingskraft betydeligt.

👉 Klik her for en gratis prøveperiode: easyssub.com

Tak fordi du læste denne blog. Kontakt os gerne for yderligere spørgsmål eller behov for tilpasning!

admin

Seneste indlæg

Sådan tilføjer du automatiske undertekster via EasySub

Har du brug for at dele videoen på sociale medier? Har din video undertekster?...

For 4 år siden

Top 5 bedste automatiske undertekstgeneratorer online

Vil du vide, hvad der er de 5 bedste automatiske undertekstgeneratorer? Kom og…

For 4 år siden

Gratis online video editor

Opret videoer med et enkelt klik. Tilføj undertekster, transskriber lyd og mere

For 4 år siden

Automatisk billedtekstgenerator

Du skal blot uploade videoer og automatisk få de mest nøjagtige transskriptionsundertekster og understøtte 150+ gratis...

For 4 år siden

Gratis undertekst downloader

En gratis webapp til at downloade undertekster direkte fra Youtube, VIU, Viki, Vlive osv.

For 4 år siden

Tilføj undertekster til video

Tilføj undertekster manuelt, transskriber automatisk eller upload undertekstfiler

For 4 år siden