Kategorier: Blog

Findes der en AI, der kan generere undertekster?

In today’s era of rapidly growing video production, online education, and social media content, subtitle generation has become a crucial aspect for enhancing the viewer experience and expanding the influence of dissemination. In the past, subtitles were often generated through manual transcription and manual editing, which was time-consuming, labor-intensive, and costly. Nowadays, with the development of artificial intelligence (AI) speech recognition and natural language processing technologies, subtitle generation has entered the era of automation. So, Findes der en AI, der kan generere undertekster? Hvordan fungerer de? Denne artikel vil give dig detaljerede forklaringer.

Hvad betyder det at generere undertekster med AI?

AI-genererede undertekster henviser til processen med automatisk at genkende og konvertere det talte indhold i videoer eller lyd til tilsvarende tekst, samtidig med at det præcist synkroniseres med videobillederne og genererer redigerbare og eksporterbare undertekstfiler (såsom SRT, VTT osv.). Kerneprincipperne for denne teknologi omfatter hovedsageligt følgende to tekniske trin:

Talegenkendelse (ASR, automatisk talegenkendelse)AI kan automatisk identificere hvert ord og hver sætning i talen og konvertere dem til præcist skriftligt indhold.
Tidslinjematchning (tidskodesynkronisering): The system automatically matches the text with the video frames based on the start and end times of the speech, achieving synchronization of the subtitles’ timeline.

Tabel: Traditionel undertekstproduktion vs. AI-automatiseret undertekstproduktion

Punkt	Traditionel metode	AI-automatiseret metode
Menneskelig involvering	Kræver professionelle transkribenter til at indtaste sætning for sætning	Fuldautomatisk genkendelse og generering
Tidseffektivitet	Lav produktionseffektivitet, tidskrævende	Hurtig generering, færdiggjort inden for få minutter
Understøttede sprog	Kræver normalt flersprogede transkribenter	Understøtter flersproget genkendelse og oversættelse
Omkostningsinvestering	Høje lønomkostninger	Reducerede omkostninger, egnet til storskala brug
Nøjagtighed	Høj, men afhænger af menneskelig ekspertise	Løbende optimeret gennem AI-modeltræning

Sammenlignet med traditionel manuel transskription har AI-undertekstgenerering forbedret produktionseffektiviteten og formidlingsmulighederne betydeligt. For brugere som indholdsskabere, medieorganisationer og uddannelsesplatforme er AI-undertekstværktøjer gradvist ved at blive en nøgleløsning til at forbedre arbejdseffektiviteten og forbedre tilgængeligheden af indhold.

Findes der en AI, der kan generere undertekster?

Svaret er: Ja, AI kan nu generere undertekster effektivt og præcist på egen hånd. I øjeblikket findes adskillige platforme, som f.eks. Youtube, Zoom og Easysub har bredt anvendt AI-undertekstteknologi, hvilket reducerer arbejdsbyrden ved manuel transskription betydeligt og gør produktionen af undertekster hurtigere og mere udbredt.

Kernen i automatisk undertekstgenerering med AI er baseret på følgende teknologier:

A. Talegenkendelse (ASR, automatisk talegenkendelse)

Talegenkendelse (ASR) er det vigtigste første skridt i processen med at generere undertekster. Dens funktion er automatisk at transskribere den menneskelige stemme i lyden til læsbar tekst. Uanset om videoindholdet er en tale, en samtale eller et interview, kan ASR hurtigt konvertere stemmen til tekst og dermed lægge grundlaget for den efterfølgende generering, redigering og oversættelse af undertekster.

1. De centrale tekniske principper for talegenkendelse (ASR)

1.1 Akustisk modellering

Når mennesker taler, omdannes stemmen til kontinuerlige lydbølgesignaler. ASR-systemet opdeler dette signal i ekstremt korte tidsrammer (for eksempel er hver ramme 10 millisekunder) og bruger dybe neurale netværk (såsom DNN, CNN eller Transformer) til at analysere hver ramme og identificere den tilsvarende grundlæggende taleenhed, som er en fonem. Den akustiske model kan genkende accenter, talehastigheder hos forskellige talere og talefunktioner i forskellige baggrundslyde gennem træning på en stor mængde mærkede taledata.

1.2 Sprogmodellering

Talegenkendelse handler ikke kun om at identificere hver lyd, men også om at danne korrekte ord og sætninger;
Sprogmodeller (såsom n-gram, RNN, BERT, GPT-lignende modeller) bruges til at forudsige sandsynligheden for, at et bestemt ord optræder i en kontekst;

1.3 Dekoder

After the learning model and the language model independently generate a series of possible results, the decoder’s task is to combine them and search for the most reasonable and contextually appropriate word sequence. This process is similar to path search and probability maximization. Common algorithms include the Viterbi algorithm and the Beam Search algorithm. The final output text is the “most credible” path among all possible paths.

1.4 End-to-End-model (End-to-End ASR)

I dag anvender de almindelige ASR-systemer (såsom OpenAI Whisper) en end-to-end-tilgang, der direkte kortlægger lydbølgeformer til tekst;
De fælles strukturer omfatter Encoder-dekoder-model + opmærksomhedsmekanisme, eller Transformerarkitektur;
Fordelene er færre mellemtrin, enklere træning og stærkere ydeevne, især inden for flersproget genkendelse.

2. Mainstream ASR-systemer

Moderne ASR-teknologi er udviklet ved hjælp af deep learning-modeller og er blevet bredt anvendt på platforme som YouTube, Douyin og Zoom. Her er nogle af de mest almindelige ASR-systemer:

Google Tale-til-tekstUnderstøtter over 100 sprog og dialekter, velegnet til store applikationer.
Hvisken (OpenAI)En open source-model, der kan genkende og oversætte på flere sprog, med fremragende ydeevne.
Amazon TranskriberingKan behandle lyd i realtid eller i batches, egnet til applikationer på virksomhedsniveau.

Disse systemer kan ikke blot genkende klar tale, men kan også håndtere variationer i accenter, baggrundsstøj og situationer, der involverer flere talere. Gennem talegenkendelse kan AI hurtigt generere præcise tekstbaser, hvilket sparer en betydelig mængde tid og omkostninger til produktion af undertekster ved at reducere behovet for manuel transskription.

B. Tidsaksesynkronisering (talejustering / tvungen justering)

Time-axis synchronization is one of the key steps in subtitle generation. Its task is to precisely align the text generated by speech recognition with the specific time positions in the audio. This ensures that the subtitles can accurately “follow the speaker” and appear on the screen at the correct moments.

In terms of technical implementation, time-axis synchronization usually relies on a method called “forced alignment”. This technology uses the already recognized text results to match with the audio waveform. Through acoustic models, it analyzes the audio content frame by frame and calculates the time position where each word or each phoneme appears in the audio.

Nogle avancerede AI-undertekstsystemer, såsom OpenAI Whisper eller Kaldi. De kan opnå justering på ordniveau, og endda nå præcisionen af hver stavelse eller hvert bogstav.

C. Automatisk oversættelse (MT, maskinoversættelse)

Automatisk oversættelse (MT) er en afgørende komponent i AI-undertekstsystemer for at opnå flersprogede undertekster. Når talegenkendelse (ASR) konverterer lydindholdet til tekst på originalsproget, vil den automatiske oversættelsesteknologi præcist og effektivt konvertere disse tekster til målsproget.

Med hensyn til kerneprincippet er moderne maskinoversættelsesteknologi primært afhængig af Neural maskinoversættelsesmodel (NMT). Especially the deep learning model based on the Transformer architecture. During the training stage, this model inputs a large amount of bilingual or multilingual parallel corpora. Through the “encoder-decoder” (Encoder-Decoder) structure, it learns the correspondence between the source language and the target language.

D. Naturlig sprogbehandling (NLP, Natural Language Processing)

Naturlig sprogbehandling (NLP) er kernemodulet i AI-systemer til generering af undertekster til sprogforståelse. Det bruges primært til at håndtere opgaver som sætningssegmentering, semantisk analyse, formatoptimering og forbedring af læsbarheden af tekstindhold. Hvis underteksterne ikke har gennemgået korrekt sprogbehandling, kan der opstå problemer som lange sætninger, der ikke er korrekt segmenteret, logisk forvirring eller læsevanskeligheder.

Tekstsegmentering og chunking

Undertekster er forskellige fra hovedteksten. De skal tilpasse sig læserytmen på skærmen og kræver normalt, at hver linje har et passende antal ord og fuldstændig semantik. Derfor bruger systemet metoder som tegnsætningsgenkendelse, ordklasseanalyse og grammatikstrukturvurdering til automatisk at opdele lange sætninger i korte sætninger eller sætninger, der er lettere at læse, og derved forbedre underteksternes rytmes naturlighed.

Semantisk parsing

The NLP model analyzes the context to identify key words, subject-predicate structures, and referential relationships, etc., and determines the true meaning of a paragraph. This is particularly crucial for handling common expressions such as spoken language, omissions, and ambiguity. For example, in the sentence “He said yesterday that he wouldn’t come today”, the system needs to understand which specific time point the phrase “today” refers to.

Formatering og tekstnormalisering

Herunder standardisering af store bogstaver, cifferkonvertering, identifikation af egennavne og tegnsætningsfilter osv. Disse optimeringer kan gøre underteksterne visuelt pænere og mere professionelt udtrykt.

Moderne NLP-systemer er ofte baseret på prætrænede sprogmodeller, såsom BERT, RoBERTa, GPT osv. De besidder stærke evner inden for kontekstforståelse og sproggenerering og kan automatisk tilpasse sig sprogvaner på flere sprog og i flere scenarier.

Nogle AI-undertekstplatforme justerer endda underteksternes udtryk baseret på målgruppen (såsom skolebørn, teknisk personale og hørehæmmede), hvilket demonstrerer et højere niveau af sproglig intelligens.

Hvad er fordelene ved at bruge AI til at generere undertekster?

Traditionel produktion af undertekster kræver manuel transskription af hver sætning, sætningssegmentering, justering af tidslinjen og sprogverifikation. Denne proces er tidskrævende og arbejdskrævende. AI-undertekstsystemet kan, gennem talegenkendelse, automatisk justering og sprogbehandlingsteknologier, udføre det arbejde, der normalt ville tage flere timer, på blot et par minutter.

Systemet kan automatisk identificere termer, egennavne og almindelige udtryk, hvilket reducerer stave- og grammatikfejl. Samtidig opretholder det ensartetheden af termoversættelser og ordbrug gennem hele videoen, hvilket effektivt undgår de almindelige problemer med inkonsekvent stil eller kaotisk ordbrug, der ofte opstår i menneskeskabte undertekster.

Ved hjælp af maskinoversættelsesteknologi (MT) kan AI-undertekstsystemet oversæt automatisk originalsproget til undertekster på flere målsprog og udskrive flersprogede versioner med blot et enkelt klik. Platforme som YouTube, Easysub og Descript har alle understøttet samtidig generering og administration af flersprogede undertekster.

The AI subtitle technology has transformed subtitle production from “manual labor” to “intelligent production”, not only saving costs and improving quality, but also breaking the barriers of language and region in communication. For teams and individuals who pursue efficient, professional and global content dissemination, Brugen af AI til at generere undertekster er blevet et uundgåeligt valg i takt med tendensen.

Brugsscenarier: Hvem har brug for AI-undertekstværktøjer?

Brugertype	Anbefalede brugsscenarier	Anbefalede værktøjer til undertekster
Videoskabere / YouTubere	YouTube-videoer, vlogs, korte videoer	Easysub, CapCut, Descript
Skabere af uddannelsesmæssigt indhold	Onlinekurser, optagede forelæsninger, mikrolæringsvideoer	Easysub, Sonix, Veed.io
Multinationale virksomheder / marketingteams	Produktkampagner, flersprogede annoncer, lokaliseret marketingindhold	Easysub, Happy Scribe, Trint
Nyheds-/medieredaktører	Nyhedsudsendelser, interviewvideoer, undertekster til dokumentarer	Whisper (åben kildekode), AegiSub + Easysub
Lærere / Undervisere	Transskribering af optagede lektioner, undertekstning af undervisningsvideoer	Easysub, Otter.ai, Notta
Sociale mediechefer	Korte videoundertekster, TikTok / Douyin-indholdsoptimering	CapCut, Easysub, Veed.io
Hørehæmmede brugere / Tilgængelighedsplatforme	Flersprogede undertekster for bedre forståelse	Easysub, Amara, YouTube Automatiske undertekster

Er AI-genererede undertekster lovlige?

Forudsætninger for lovlig brug af underteksterBrugere skal sikre sig, at det uploadede videoindhold har lovlig ophavsret eller brugsrettigheder. De bør afstå fra at identificere og formidle uautoriseret lyd- og videomateriale. Undertekster er blot hjælpeværktøjer og tilhører ejeren af det originale videoindhold.
Respekt for intellektuelle ejendomsrettighederNår materiale bruges til kommercielle formål eller til offentlig udgivelse, skal man overholde relevante ophavsretslove og indhente den nødvendige tilladelse for at undgå at krænke de oprindelige skaberes rettigheder.
Overholdelsesgaranti fra Easysub:
- Udfør kun stemmegenkendelse og undertekstgenerering for videoer eller lydfiler, som brugerne har uploadet frivilligt. Dette involverer ikke indhold fra tredjeparter og undgår ulovlig indsamling.
- Brug sikker krypteringsteknologi til at beskytte brugerdata, hvilket sikrer indholdets privatliv og ophavsretssikkerhed.
- Angiv brugeraftalen tydeligt, og understrege, at brugerne skal sikre lovligheden og overholdelsen af det uploadede indhold.
Påmindelse om brugeransvar: Users should use AI subtitle tools reasonably and avoid using the generated subtitles for infringement or illegal activities to safeguard their own and the platform’s legal security.

Selve AI-underteksterne er tekniske værktøjer. Deres lovlighed afhænger af, om brugerne overholder materialernes ophavsret. Easysub bruger tekniske og administrative metoder til at hjælpe brugerne med at reducere ophavsretsrisici og understøtte kompatible operationer.

Easysub: AI-værktøjet til automatisk undertekstgenerering

Easysub er en værktøj til automatisk generering af undertekster baseret på kunstig intelligens-teknologi. Den er specifikt designet til brugere som videoskabere, undervisere og indholdsmarkedsførere. Den integrerer kernefunktioner som talegenkendelse (ASR), flersproget understøttelse, maskinoversættelse (MT) og eksport af undertekster. Den kan automatisk transkribere video- og lydindhold til tekst og samtidig generere præcise tidsakse-undertekster. Den understøtter også flersproget oversættelse og kan oprette undertekster på flere sprog såsom kinesisk, engelsk, japansk og koreansk med blot et enkelt klik, hvilket forbedrer effektiviteten af undertekstbehandlingen betydeligt.

Ingen erfaring med undertekstproduktion er påkrævet. Brugere skal kun uploade video- eller lydfiler. Brugergrænsefladen er enkel og intuitiv at betjene, og systemet kan automatisk tilpasse sprog og talehastighed. Det hjælper begyndere med at komme hurtigt i gang og sparer en masse redigeringstid for professionelle brugere.

Derudover tilbyder basisversionen af Easysub en gratis prøveperiode. Brugere kan direkte opleve alle funktionerne til undertekstgenerering efter registrering, inklusive tekstredigering og eksport. Dette er velegnet til små projekter eller individuel brug.

👉 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