Comment sont générés les sous-titres
Lorsque les gens entrent en contact pour la première fois avec la production vidéo, ils posent souvent une question : Comment sont générés les sous-titres ? Les sous-titres semblent n’être que quelques lignes de texte apparaissant au bas de l’écran, mais en fait, ils impliquent tout un ensemble de processus techniques complexes en coulisses, notamment la reconnaissance vocale, le traitement du langage et la correspondance de l’axe temporel.
So, how exactly are subtitles generated? Are they entirely transcribed by hand or are they automatically completed by AI? Next, we will delve into the complete process of subtitle generation from a professional perspective – from speech recognition to text synchronization, and finally to exporting as standard format files.
Avant de comprendre comment sont générés les sous-titres, il est nécessaire de distinguer deux concepts souvent confondus : sous-titres et légendes.
Les sous-titres sont généralement des textes fournis aux spectateurs pour faciliter la traduction ou la lecture. Par exemple, lorsqu'une vidéo en anglais est sous-titrée en chinois, ces mots traduits sont appelés sous-titres. Leur fonction principale est d'aider les spectateurs de différentes langues à comprendre le contenu.
Les sous-titres sont une transcription complète de tous les éléments audio d'une vidéo, incluant non seulement les dialogues, mais aussi les effets sonores et les pistes musicales. Ils sont principalement destinés aux spectateurs sourds ou malentendants, ou à ceux qui regardent dans un environnement silencieux. Par exemple :
[Applaudissements]
[Musique de fond douce]
[La porte se ferme]
Qu'il s'agisse de sous-titres ou de légendes, un fichier de sous-titres se compose généralement de deux parties :
Les fichiers de sous-titres correspondent précisément au contenu audio dans le temps pour garantir que le texte vu par le public est synchronisé avec le son. Cette structure permet à différents lecteurs et plates-formes vidéo de charger correctement les sous-titres.
Les trois formats les plus couramment utilisés actuellement sont :
L’identification automatique combinée à une révision manuelle est actuellement la pratique courante et la meilleure.
Pour comprendre comment les sous-titres sont générés, one must start from the underlying technology. Modern subtitle generation is no longer simply “speech-to-text” conversion; it is a complex system driven by AI and consisting of multiple modules working together. Each component is responsible for tasks such as precise recognition, intelligent segmentation, and semantic optimization. Here is a professional analysis of the main technical components.
Il s'agit du point de départ de la génération de sous-titres. La technologie ASR convertit les signaux vocaux en texte grâce à des modèles d'apprentissage profond (tels que Transformer et Conformer). Les étapes principales comprennent : **Traitement du signal vocal → Extraction de caractéristiques (MFCC, Mel-Spectrogram) → Modélisation acoustique → Décodage et sortie du texte.
Les modèles ASR modernes peuvent maintenir un taux de précision élevé dans différents accents et environnements bruyants.
Valeur de l'application:Facilitant la transcription rapide d'une grande quantité de contenu vidéo, il sert de moteur fondamental pour génération automatique de sous-titres.
Les résultats de la reconnaissance vocale manquent souvent de ponctuation, de structure de phrase ou de cohérence sémantique. Le module TALN est utilisé pour :
Cette étape rend les sous-titres plus naturels et plus faciles à lire.
Le texte généré doit correspondre précisément à l'audio. L'algorithme d'alignement temporel utilise :
The result is that each subtitle appears at the correct time and smoothly disappears. This is the crucial step that determines whether the subtitles “keep up with the speech”.
Lorsqu'une vidéo doit être accessible à un public multilingue, le système de sous-titres invoquera le module MT.
L'étape finale de la génération des sous-titres est le polissage intelligent. Le modèle de post-traitement IA :
De la transcription manuelle ancienne à la transcription actuelle Sous-titres générés par l'IA, and finally to the mainstream “hybrid workflow” (Human-in-the-loop) of today, different approaches have their own advantages in terms of précision, rapidité, coût et scénarios applicables.
| Méthode | Avantages | Inconvénients | Utilisateurs appropriés |
|---|---|---|---|
| Sous-titrage manuel | Précision maximale avec un flux de langage naturel ; idéal pour les contextes complexes et les contenus professionnels | Long et coûteux ; nécessite des professionnels qualifiés | Production cinématographique, établissements d'enseignement, gouvernement et contenu avec des exigences de conformité strictes |
| Sous-titrage automatique ASR | Vitesse de génération rapide et faible coût ; adapté à la production vidéo à grande échelle | Affecté par les accents, le bruit de fond et la vitesse de parole ; taux d'erreur plus élevé ; nécessite une post-édition | Créateurs de vidéos en général et utilisateurs de médias sociaux |
| Flux de travail hybride (Easysub) | Combine la reconnaissance automatique avec la révision humaine pour une efficacité et une précision élevées ; prend en charge l'exportation au format multilingue et standard | Nécessite une légère révision humaine ; dépend des outils de la plateforme | Équipes d'entreprise, créateurs d'éducation en ligne et producteurs de contenu transfrontalier |
Under the trend of content globalization, both purely manual or purely automatic solutions are no longer satisfactory. Easysub’s hybrid workflow can not only meet the précision de niveau professionnel, mais aussi prendre en compte la efficacité au niveau de l'entreprise, ce qui en fait actuellement l’outil préféré des créateurs de vidéos, des équipes de formation d’entreprise et des spécialistes du marketing transfrontalier.
Pour les utilisateurs qui ont besoin de équilibre efficacité, précision et compatibilité multilingue, Easysub est actuellement la solution de sous-titrage hybride la plus représentative. Elle combine les avantages de la reconnaissance automatique par IA et de l'optimisation manuelle de la relecture, couvrant l'intégralité du processus, du téléchargement des vidéos à la traduction. générer et exporter des fichiers de sous-titres standardisés, avec un contrôle et une efficacité totale.
| Fonctionnalité | Easysub | Outils de sous-titres traditionnels |
|---|---|---|
| Précision de reconnaissance | Élevé (IA + optimisation humaine) | Moyen (repose principalement sur la saisie manuelle) |
| Vitesse de traitement | Rapide (transcription automatique + tâches par lots) | Lent (saisie manuelle, un segment à la fois) |
| Prise en charge des formats | SRT / VTT / ASS / MP4 | Généralement limité à un seul format |
| Sous-titres multilingues | ✅ Traduction automatique + alignement temporel | ❌ Traduction et ajustement manuels requis |
| Fonctionnalités de collaboration | ✅ Édition d'équipe en ligne + suivi des versions | ❌ Pas de support de collaboration d'équipe |
| Compatibilité d'exportation | ✅ Compatible avec tous les principaux acteurs et plateformes | ⚠️ Réglages manuels souvent nécessaires |
| Idéal pour | Créateurs professionnels, équipes transfrontalières, établissements d'enseignement | Utilisateurs individuels, créateurs de contenu à petite échelle |
Compared with traditional tools, Easysub is not merely an “automatic subtitle generator”, but rather a plateforme complète de production de sous-titres. Qu'il s'agisse d'un créateur unique ou d'une équipe d'entreprise, ils peuvent l'utiliser pour générer rapidement des sous-titres de haute précision, exporter dans des formats standards et répondre aux besoins de diffusion et de conformité multilingues.
UN: Les sous-titres sont une transcription complète de tous les sons de la vidéo, y compris les dialogues, les effets sonores et la musique de fond. Les sous-titres présentent principalement le texte traduit ou les dialogues, sans inclure les sons d'ambiance. En termes simples, Les sous-titres mettent l'accent sur l'accessibilité, alors que Les sous-titres se concentrent sur la compréhension et la diffusion de la langue.
UN: Le système de sous-titres AI utilise ASR (reconnaissance automatique de la parole) technologie pour convertir les signaux audio en texte, puis utilise un algorithme d'alignement temporel pour s'adapter automatiquement à l'axe temporel. Le modèle NLP optimise ensuite les phrases et corrige la ponctuation pour générer des sous-titres naturels et fluides. Easysub adopte cette approche de fusion multi-modèles, ce qui lui permet de générer automatiquement des fichiers de sous-titres standardisés (tels que SRT, VTT, etc.) en quelques minutes.
UN: In most cases, it is possible. The accuracy rate of AI subtitles has exceeded 90%, which is sufficient to meet the needs of social media, education, and business videos. However, for content with extremely high requirements such as law, medicine, and film and television, it is still recommended to conduct manual review after the AI generation. Easysub supports the “automatic generation + online editing” workflow, combining the advantages of both, which is both efficient and professional.
UN: Dans un système d'IA, le temps de génération est généralement compris entre 1/10 et 1/20 de la durée de la vidéo. Par exemple, une vidéo de 10 minutes peut générer un fichier de sous-titres en seulement 30 à 60 secondes. La fonction de traitement par lots d'Easysub peut transcrire simultanément plusieurs vidéos, améliorant considérablement l'efficacité globale du travail.
UN: Oui, le taux de précision des modèles d'IA modernes dans des conditions audio claires a déjà atteint plus de 95%.
Les sous-titres automatiques sur des plateformes comme YouTube conviennent aux contenus généraux, tandis que des plateformes comme Netflix exigent généralement une précision et une cohérence de format supérieures. Easysub peut produire des fichiers de sous-titres multiformats conformes aux normes internationales, répondant ainsi aux exigences professionnelles de ces plateformes.
UN: Le les sous-titres automatiques sur YouTube sont gratuits, mais ils ne sont disponibles que sur la plateforme et ne peuvent pas être exportés dans un format standard. De plus, ils ne prennent pas en charge la génération multilingue.
Easysub propose :
The process of generating subtitles is not merely “voice-to-text”. Truly high-quality subtitles rely on the efficient combination of Reconnaissance automatique de l'IA (ASR) + examen humain.
Easysub incarne ce concept. Il permet aux créateurs de générer des sous-titres précis en quelques minutes seulement, sans opérations complexes, et de les exporter en plusieurs langues d'un simple clic. En quelques minutes seulement, les utilisateurs bénéficient d'une génération de sous-titres haute précision, exportent facilement des fichiers multilingues et améliorent considérablement l'image professionnelle et la diffusion internationale de leurs vidéos.
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