ਕੀ ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ AI ਹੈ ਜੋ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਅੱਜ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੇ ਵੀਡੀਓ ਉਤਪਾਦਨ, ਔਨਲਾਈਨ ਸਿੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ, ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਅਕਸਰ ਹੱਥੀਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹੱਥੀਂ ਸੰਪਾਦਨ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਸਨ, ਜੋ ਕਿ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲਾ, ਮਿਹਨਤ-ਸੰਬੰਧੀ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਸੀ। ਅੱਜਕੱਲ੍ਹ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਕੀ ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ AI ਹੈ ਜੋ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਇਹ ਲੇਖ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ।.
AI-ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਵੀਡੀਓ ਜਾਂ ਆਡੀਓ ਵਿੱਚ ਬੋਲੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿਓ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵੀਡੀਓ ਫਰੇਮਾਂ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਕਾਲੀਕਰਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਪਾਦਨਯੋਗ ਅਤੇ ਨਿਰਯਾਤਯੋਗ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਫਾਈਲਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ SRT, VTT, ਆਦਿ) ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਦੋ ਤਕਨੀਕੀ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
| ਆਈਟਮ | ਰਵਾਇਤੀ ਢੰਗ | AI ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਵਿਧੀ |
|---|---|---|
| ਮਨੁੱਖੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ | ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬਰਾਂ ਨੂੰ ਵਾਕ ਦਰ ਵਾਕ ਇਨਪੁਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ | ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਪੀੜ੍ਹੀ |
| ਸਮੇਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ | ਘੱਟ ਉਤਪਾਦਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲਾ | ਤੇਜ਼ ਉਤਪਾਦਨ, ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰਾ ਹੋਇਆ |
| ਸਮਰਥਿਤ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ | ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ | ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ |
| ਲਾਗਤ ਨਿਵੇਸ਼ | ਉੱਚ ਮਜ਼ਦੂਰੀ ਦੀ ਲਾਗਤ | ਘਟੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ, ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ |
| ਸ਼ੁੱਧਤਾ | ਉੱਚ ਪਰ ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਹਾਰਤ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ | ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਆਰਾ ਲਗਾਤਾਰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ |
ਰਵਾਇਤੀ ਮੈਨੂਅਲ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, AI ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੇ ਉਤਪਾਦਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਸਮੱਗਰੀ ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ, ਮੀਡੀਆ ਸੰਗਠਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਦਿਅਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਰਗੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ, AI ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਟੂਲ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਕਾਰਜ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹੱਲ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ।.
ਜਵਾਬ ਹੈ: ਹਾਂ, AI ਹੁਣ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।. ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਕਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ YouTube, ਜ਼ੂਮ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਈਜ਼ੀਸਬ ਨੇ AI ਸਬਟਾਈਟਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮੈਨੂਅਲ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਬੋਝ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਘਟਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਸਬਟਾਈਟਲ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।.
ਏਆਈ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਬਟਾਈਟਲ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਮੂਲ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਕਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (ASR) ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਕੰਮ ਆਡੀਓ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਵੀਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਭਾਸ਼ਣ ਹੋਵੇ, ਗੱਲਬਾਤ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਇੰਟਰਵਿਊ ਹੋਵੇ, ASR ਆਵਾਜ਼ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਸਿਰਲੇਖਾਂ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ, ਸੰਪਾਦਨ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਨੀਂਹ ਰੱਖੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।.
ਜਦੋਂ ਮਨੁੱਖ ਬੋਲਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਆਵਾਜ਼ ਨਿਰੰਤਰ ਧੁਨੀ ਤਰੰਗ ਸੰਕੇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ASR ਸਿਸਟਮ ਇਸ ਸੰਕੇਤ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਦੇ ਫਰੇਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਹਰੇਕ ਫਰੇਮ 10 ਮਿਲੀਸਕਿੰਟ ਹੈ), ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਫਰੇਮ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਣ ਦੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮੂਲ ਇਕਾਈ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ DNN, CNN ਜਾਂ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਫੋਨੇਮ. ਧੁਨੀ ਮਾਡਲ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਸਪੀਚ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬੁਲਾਰਿਆਂ ਦੇ ਲਹਿਜ਼ੇ, ਬੋਲਣ ਦੀ ਗਤੀ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਿਛੋਕੜ ਵਾਲੇ ਸ਼ੋਰ ਵਿੱਚ ਸਪੀਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।.
ਸਿੱਖਣ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਡੀਕੋਡਰ ਦਾ ਕੰਮ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਾਜਬ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਸ਼ਬਦ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਾਰਗ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ। ਆਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਿਟਰਬੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਬੀਮ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਅੰਤਿਮ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੈਕਸਟ ਸਾਰੇ ਸੰਭਵ ਮਾਰਗਾਂ ਵਿੱਚੋਂ "ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ" ਮਾਰਗ ਹੈ।.
ਆਧੁਨਿਕ ASR ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ YouTube, Douyin, ਅਤੇ Zoom ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ASR ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਹਨ:
ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਪਸ਼ਟ ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਲਹਿਜ਼ੇ, ਪਿਛੋਕੜ ਦੇ ਸ਼ੋਰ ਅਤੇ ਕਈ ਸਪੀਕਰਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਰਾਹੀਂ, AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਹੀ ਟੈਕਸਟ ਬੇਸ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮੈਨੂਅਲ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਉਪਸਿਰਲੇਖਾਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।.
ਸਮਾਂ-ਧੁਰਾ ਸਮਕਾਲੀਕਰਨ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਕੰਮ ਆਵਾਜ਼ ਪਛਾਣ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਆਡੀਓ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ "ਸਪੀਕਰ ਦਾ ਪਾਲਣ" ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਪਲਾਂ 'ਤੇ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।.
ਤਕਨੀਕੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਮਾਂ-ਧੁਰੀ ਸਮਕਾਲੀਕਰਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਜ਼ਬਰਦਸਤੀ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ" ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਵਿਧੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਆਡੀਓ ਵੇਵਫਾਰਮ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਟੈਕਸਟ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਧੁਨੀ ਮਾਡਲਾਂ ਰਾਹੀਂ, ਇਹ ਆਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਫਰੇਮ ਦਾ ਫਰੇਮ ਦੁਆਰਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਜਾਂ ਹਰੇਕ ਫੋਨੇਮ ਆਡੀਓ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।.
ਕੁਝ ਉੱਨਤ AI ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਸਿਸਟਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ OpenAI Whisper ਜਾਂ Kaldi। ਉਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਸ਼ਬਦ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਅੱਖਰ ਜਾਂ ਹਰੇਕ ਅੱਖਰ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਤੱਕ ਵੀ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹਨ।.
ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਸ਼ਨ (MT) ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ AI ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (ASR) ਆਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਸ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇਹਨਾਂ ਟੈਕਸਟਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗੀ।.
ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਆਧੁਨਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਨਿਊਰਲ ਮਸ਼ੀਨ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਸ਼ਨ (NMT) ਮਾਡਲ. ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ। ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੋਭਾਸ਼ੀ ਜਾਂ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਕਾਰਪੋਰਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। "ਏਨਕੋਡਰ-ਡੀਕੋਡਰ" (ਏਨਕੋਡਰ-ਡੀਕੋਡਰ) ਢਾਂਚੇ ਰਾਹੀਂ, ਇਹ ਸਰੋਤ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਚਕਾਰ ਪੱਤਰ ਵਿਹਾਰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।.
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਲਈ AI ਸਬਟਾਈਟਲ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਮੁੱਖ ਮਾਡਿਊਲ ਹੈ। ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਾਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਫਾਰਮੈਟ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਸੁਧਾਰ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸਬਟਾਈਟਲ ਟੈਕਸਟ ਸਹੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਗੁਜ਼ਰਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਲੰਬੇ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੈਗਮੈਂਟ ਨਾ ਕਰਨਾ, ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਉਲਝਣ, ਜਾਂ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਵਰਗੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।.
ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਮੁੱਖ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਤਾਲ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਢੁਕਵੀਂ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਸਿਸਟਮ ਲੰਬੇ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਛੋਟੇ ਵਾਕਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਲਈ ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹ ਪਛਾਣ, ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਵਿਆਕਰਣ ਬਣਤਰ ਨਿਰਣੇ ਵਰਗੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਤਾਲ ਦੀ ਕੁਦਰਤੀਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਵੇਗਾ।.
NLP ਮਾਡਲ ਮੁੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ, ਵਿਸ਼ਾ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਬਣਤਰਾਂ, ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਸਬੰਧਾਂ ਆਦਿ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਦਰਭ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪੈਰੇ ਦੇ ਅਸਲ ਅਰਥ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੋਲੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ, ਭੁੱਲਾਂ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਵਰਗੇ ਆਮ ਪ੍ਰਗਟਾਵਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "ਉਸਨੇ ਕੱਲ੍ਹ ਕਿਹਾ ਸੀ ਕਿ ਉਹ ਅੱਜ ਨਹੀਂ ਆਵੇਗਾ" ਵਾਕ ਵਿੱਚ, ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ "ਅੱਜ" ਵਾਕ ਕਿਸ ਖਾਸ ਸਮੇਂ ਦੇ ਬਿੰਦੂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।.
ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਅੱਖਰਾਂ ਦਾ ਮਿਆਰੀਕਰਨ, ਅੰਕਾਂ ਦਾ ਰੂਪਾਂਤਰਣ, ਸਹੀ ਨਾਂਵ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹ ਫਿਲਟਰ ਆਦਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਉਪਸਿਰਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।.
ਆਧੁਨਿਕ NLP ਸਿਸਟਮ ਅਕਸਰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ BERT, RoBERTa, GPT, ਆਦਿ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਸੰਦਰਭ ਸਮਝ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਢਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।.
ਕੁਝ AI ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤਾਂ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਦਰਸ਼ਕਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਕੂਲ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਬੱਚੇ, ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਮਚਾਰੀ, ਅਤੇ ਸੁਣਨ ਤੋਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਵਿਅਕਤੀ) ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਸਮੀਕਰਨ ਨੂੰ ਵੀ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।.
ਰਵਾਇਤੀ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਹਰੇਕ ਵਾਕ ਦਾ ਹੱਥੀਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਵਾਕ ਵੰਡ, ਸਮਾਂਰੇਖਾ ਦਾ ਸਮਾਯੋਜਨ, ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਤਸਦੀਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੀ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ-ਸੰਬੰਧੀ ਹੈ। AI ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਪ੍ਰਣਾਲੀ, ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ, ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਰਾਹੀਂ, ਉਹ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਘੰਟੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ।.
ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸ਼ਬਦਾਂ, ਸਹੀ ਨਾਂਵਾਂ ਅਤੇ ਆਮ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਪੈਲਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਆਕਰਣ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਇਹ ਪੂਰੇ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਸੰਗਤ ਸ਼ੈਲੀ ਜਾਂ ਅਰਾਜਕ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਚਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਮਨੁੱਖੀ-ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਉਪਸਿਰਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।.
ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ (MT) ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, AI ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਸਿਸਟਮ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਕਈ ਟਾਰਗੇਟ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਉਪਸਿਰਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਕਲਿੱਕ ਨਾਲ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਸੰਸਕਰਣ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰੋ। YouTube, Easysub, ਅਤੇ Descript ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੇ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਉਪਸਿਰਲੇਖਾਂ ਦੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।.
ਏਆਈ ਸਬਟਾਈਟਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੇ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ "ਮੈਨੂਅਲ ਲੇਬਰ" ਤੋਂ "ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਉਤਪਾਦਨ" ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਨਾ ਸਿਰਫ ਲਾਗਤਾਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਤੋੜਿਆ ਹੈ। ਕੁਸ਼ਲ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਸਾਰ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਲਈ, ਇਸ ਰੁਝਾਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਅਟੱਲ ਵਿਕਲਪ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ।.
| ਯੂਜ਼ਰ ਕਿਸਮ | ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ | ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ੀ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਟੂਲ |
|---|---|---|
| ਵੀਡੀਓ ਸਿਰਜਣਹਾਰ / YouTubers | ਯੂਟਿਊਬ ਵੀਡੀਓ, ਵੀਲੌਗ, ਛੋਟੇ ਵੀਡੀਓ | ਈਜ਼ੀਸਬ, ਕੈਪਕਟ, ਵਰਣਨ |
| ਵਿਦਿਅਕ ਸਮੱਗਰੀ ਸਿਰਜਣਹਾਰ | ਔਨਲਾਈਨ ਕੋਰਸ, ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਲੈਕਚਰ, ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਲਰਨਿੰਗ ਵੀਡੀਓਜ਼ | ਈਜ਼ੀਸਬ, ਸੋਨਿਕਸ, ਵੀਡ.ਆਈਓ |
| ਬਹੁ-ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਕੰਪਨੀਆਂ / ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮਾਂ | ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰੋਮੋ, ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਵਿਗਿਆਪਨ, ਸਥਾਨਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸਮੱਗਰੀ | ਈਜ਼ੀਸਬ, ਹੈਪੀ ਸਕ੍ਰਾਈਬ, ਟ੍ਰਿੰਟ |
| ਖ਼ਬਰਾਂ / ਮੀਡੀਆ ਸੰਪਾਦਕ | ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਸਾਰਣ, ਇੰਟਰਵਿਊ ਵੀਡੀਓ, ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ | ਵਿਸਪਰ (ਓਪਨ ਸੋਰਸ), ਏਜੀਸਬ + ਈਜ਼ੀਸਬ |
| ਅਧਿਆਪਕ / ਟ੍ਰੇਨਰ | ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਕਰਨਾ, ਵਿਦਿਅਕ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਦੇਣਾ | ਈਜ਼ੀਸਬ, ਓਟਰ.ਏਆਈ, ਨੋਟਾ |
| ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਮੈਨੇਜਰ | ਛੋਟੇ-ਫਾਰਮ ਵੀਡੀਓ ਉਪਸਿਰਲੇਖ, TikTok / Douyin ਸਮੱਗਰੀ ਅਨੁਕੂਲਨ | ਕੈਪਕਟ, ਈਜ਼ੀਸਬ, ਵੀਡ.ਆਈਓ |
| ਸੁਣਨ-ਅਯੋਗ ਉਪਭੋਗਤਾ / ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ | ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਲਈ ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਉਪਸਿਰਲੇਖ | ਈਜ਼ੀਸਬ, ਅਮਾਰਾ, ਯੂਟਿਊਬ ਆਟੋ ਸਬਟਾਈਟਲ |
AI ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਔਜ਼ਾਰ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਨੂੰਨੀਤਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। Easysub ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।.
ਈਜ਼ੀਸਬ ਇੱਕ ਹੈ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਬਟਾਈਟਲ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੀਡੀਓ ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ, ਸਿੱਖਿਅਕਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਮਾਰਕੀਟਰਾਂ ਵਰਗੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (ASR), ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਸਹਾਇਤਾ, ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ (MT), ਅਤੇ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਨਿਰਯਾਤ ਵਰਗੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੀਡੀਓ ਆਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਸਹੀ ਸਮਾਂ-ਧੁਰੀ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਅਨੁਵਾਦ ਦਾ ਵੀ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਬਣਾਓ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਕਲਿੱਕ ਨਾਲ ਚੀਨੀ, ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ, ਜਾਪਾਨੀ ਅਤੇ ਕੋਰੀਅਨ ਵਰਗੀਆਂ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।.
ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਤਜਰਬੇ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਵੀਡੀਓ ਜਾਂ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੰਟਰਫੇਸ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਆਪਣੇ ਆਪ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਬੋਲਣ ਦੀ ਗਤੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।. ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸੰਪਾਦਨ ਦਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।.
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਈਜ਼ੀਸਬ ਦਾ ਮੁੱਢਲਾ ਸੰਸਕਰਣ ਇੱਕ ਮੁਫ਼ਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਵਧੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਾਰੇ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਸੰਪਾਦਨ ਅਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਜਾਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ।.
👉 ਮੁਫ਼ਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਲਈ ਇੱਥੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ: easyssub.com ਵੱਲੋਂ ਹੋਰ
ਇਸ ਬਲੌਗ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ।. ਹੋਰ ਸਵਾਲਾਂ ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਨ ਲਈ ਬੇਝਿਜਕ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ!
ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ 'ਤੇ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਹਨ?…
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ 5 ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਜਨਰੇਟਰ ਕੀ ਹਨ? ਆਓ ਅਤੇ…
ਇੱਕ ਕਲਿੱਕ ਨਾਲ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਓ। ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਆਡੀਓ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ
ਬਸ ਵੀਡੀਓ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਟੀਕ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ ਅਤੇ 150+ ਮੁਫ਼ਤ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰੋ...
Youtube, VIU, Viki, Vlive, ਆਦਿ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਉਪਸਿਰਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁਫ਼ਤ ਵੈੱਬ ਐਪ।
ਹੱਥੀਂ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ ਜਾਂ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ ਕਰੋ
