В современную эпоху стремительного роста видеопроизводства, онлайн-образования и контента в социальных сетях создание субтитров стало важнейшим аспектом улучшения зрительского опыта и расширения влияния распространения информации. В прошлом субтитры часто создавались путем ручной транскрипции и редактирования, что было трудоемким, затратным по времени и дорогостоящим процессом. Сегодня, с развитием технологий распознавания речи и обработки естественного языка на основе искусственного интеллекта, создание субтитров вступило в эпоху автоматизации. Таким образом, Существует ли искусственный интеллект, способный генерировать субтитлы? Как они работают? В этой статье вы найдете подробные объяснения.
Оглавление
Что значит создавать субтитлы с помощью ИИ?
Субтитры, созданные ИИ Речь идёт о процессе автоматического распознавания и преобразования речевого контента в видео или аудио в соответствующий текст с точной синхронизацией с видеокадрами и генерации редактируемых и экспортируемых файлов субтитров (например, SRT, VTT и т. д.). Основные принципы этой технологии включают в себя следующие два технических этапа:
- Распознавание речи (ASR, автоматическое распознавание речи)Искусственный интеллект способен автоматически распознавать каждое слово и предложение в речи и преобразовывать их в точный письменный текст.
- Сопоставление временных шкал (синхронизация временных кодов)Система автоматически сопоставляет текст с кадрами видео на основе времени начала и окончания речи, обеспечивая синхронизацию временной шкалы субтитров.
Таблица: Традиционное создание субтитров против создания субтитров с помощью ИИ.
| Элемент | Традиционный метод | Автоматизированный метод на основе ИИ |
|---|---|---|
| Участие человека | Требуется, чтобы профессиональные транскрипторы вводили каждое предложение по отдельности. | Полностью автоматическое распознавание и генерация |
| Экономия времени | Низкая эффективность производства, длительный процесс. | Быстрое создание, выполняется за считанные минуты. |
| Поддерживаемые языки | Обычно требуются транскрипторы, владеющие несколькими языками. | Поддерживает многоязычное распознавание и перевод. |
| Затраты на инвестиции | Высокие затраты на рабочую силу | Сниженные затраты, подходит для крупномасштабного использования. |
| Точность | Высокий уровень, но зависит от человеческого опыта. | Непрерывная оптимизация посредством обучения модели искусственного интеллекта. |
По сравнению с традиционной ручной транскрипцией, создание субтитров с помощью ИИ значительно повысило эффективность производства и возможности распространения контента. Для таких пользователей, как создатели контента, медиа-организации и образовательные платформы, инструменты для создания субтитров на основе ИИ постепенно становятся ключевым решением для повышения эффективности работы и улучшения доступности контента.
Существует ли ИИ, способный генерировать субтитры?
Ответ: Да, искусственный интеллект теперь может эффективно и точно генерировать субтитлы самостоятельно. В настоящее время существует множество платформ, таких как YouTube, Zoom и Изисаб Технология создания субтитров с использованием искусственного интеллекта получила широкое распространение, что значительно сократило трудозатраты на ручную транскрипцию и сделало производство субтитров быстрее и масштабнее.
В основе автоматической генерации субтитров с помощью ИИ лежат следующие технологии:
А. Распознавание речи (ASR, автоматическое распознавание речи)
Распознавание речи (ASR) — это важнейший первый шаг в процессе создания субтитров. Его функция заключается в автоматическом преобразовании человеческого голоса в аудиозаписи в читаемый текст. Независимо от того, является ли видеоконтент речью, разговором или интервью, ASR может быстро преобразовать голос в текст, закладывая основу для последующего создания, редактирования и перевода субтитров.
1. Основные технические принципы распознавания речи (ASR)
1.1 Акустическое моделирование
Когда человек говорит, его голос преобразуется в непрерывные звуковые волны. Система автоматического распознавания речи (ASR) делит этот сигнал на чрезвычайно короткие временные интервалы (например, каждый интервал составляет 10 миллисекунд) и использует глубокие нейронные сети (такие как DNN, CNN или Transformer) для анализа каждого интервала и определения соответствующей базовой единицы речи. фонема. Акустическая модель способна распознавать акценты, скорость речи разных говорящих и особенности речи в различных фоновых шумах благодаря обучению на большом объеме размеченных речевых данных.
1.2 Языковое моделирование
- Распознавание речи — это не только определение каждого звука, но и формирование правильных слов и предложений;
- Языковые модели (такие как n-граммы, RNN, BERT, модели типа GPT) используются для прогнозирования вероятности появления определенного слова в контексте;
1.3 Декодер
После того, как обучающая модель и языковая модель независимо друг от друга генерируют ряд возможных результатов, задача декодера состоит в том, чтобы объединить их и найти наиболее разумную и контекстуально подходящую последовательность слов. Этот процесс аналогичен поиску пути и максимизации вероятности. К распространенным алгоритмам относятся алгоритм Витерби и алгоритм поиска по лучу. Итоговый выходной текст представляет собой “наиболее правдоподобный” путь среди всех возможных путей.
1.4 Комплексная модель (End-to-End ASR)
- Сегодня основные системы автоматического распознавания речи (такие как OpenAI Whisper) используют сквозной подход, напрямую сопоставляя звуковые волны с текстом;
- К числу распространенных структур относятся Модель кодировщик-декодировщик + механизм внимания, или Архитектура трансформатора;
- Преимуществами являются сокращение промежуточных этапов, упрощение обучения и повышение производительности, особенно при распознавании многоязычных данных.
2. Основные системы автоматического распознавания речи
Современные технологии распознавания речи (ASR) разрабатываются с использованием моделей глубокого обучения и широко применяются на таких платформах, как YouTube, Douyin и Zoom. Вот некоторые из наиболее распространенных систем ASR:
- Google Преобразование речи в текстПоддерживает более 100 языков и диалектов, подходит для крупномасштабных приложений.
- Шепот (OpenAI): Модель с открытым исходным кодом, способная к многоязычному распознаванию и переводу, обладающая превосходными характеристиками.
- Amazon Transcribe: Может обрабатывать аудио в режиме реального времени или в пакетном режиме, подходит для корпоративных приложений.
Эти системы не только способны распознавать четкую речь, но и справляться с различиями в акцентах, фоновым шумом и ситуациями с участием нескольких говорящих. Благодаря распознаванию речи, ИИ может быстро создавать точные текстовые базы, значительно экономя время и средства на производство субтитров за счет сокращения необходимости ручной транскрипции.
B. Синхронизация по временной оси (выравнивание речи / принудительное выравнивание)
Синхронизация по временной оси — один из ключевых этапов создания субтитров. Ее задача — точно выровнять текст, сгенерированный распознаванием речи, с определенными временными позициями в аудиозаписи. Это гарантирует, что субтитры будут точно “следовать за говорящим” и появляться на экране в нужные моменты.
С точки зрения технической реализации, синхронизация по временной оси обычно основана на методе, называемом “принудительное выравнивание”. Эта технология использует уже распознанные текстовые результаты для сопоставления с аудиосигналом. С помощью акустических моделей она анализирует аудиоконтент покадрово и вычисляет временную позицию, в которой каждое слово или каждый фонем появляются в аудио.
Некоторые передовые системы создания субтитров с использованием искусственного интеллекта, такие как OpenAI Whisper или Kaldi, способны достичь следующих результатов. выравнивание на уровне слов, и даже достичь точности каждого слога или каждой буквы.
C. Автоматический перевод (MT, машинный перевод)
Автоматический перевод (MT) является важнейшим компонентом в системах субтитров на основе искусственного интеллекта для создания многоязычных субтитров. После того, как система распознавания речи (ASR) преобразует аудиоконтент в текст на исходном языке, технология автоматического перевода точно и эффективно преобразует эти тексты в целевой язык.
С точки зрения основного принципа, современная технология машинного перевода в основном опирается на Модель нейронного машинного перевода (NMT). В частности, это модель глубокого обучения, основанная на архитектуре Transformer. На этапе обучения эта модель использует большой объем двуязычных или многоязычных параллельных корпусов. С помощью структуры “кодировщик-декодировщик” (Encoder-Decoder) она изучает соответствие между исходным и целевым языками.
D. Обработка естественного языка (NLP, Natural Language Processing)
Обработка естественного языка (NLP) — это основной модуль систем генерации субтитров на основе искусственного интеллекта для понимания языка. Она в основном используется для решения таких задач, как сегментация предложений, семантический анализ, оптимизация формата и улучшение читабельности текстового контента. Если текст субтитров не прошел надлежащую языковую обработку, могут возникнуть такие проблемы, как некорректная сегментация длинных предложений, логическая путаница или трудности при чтении.
Сегментация и сегментация текста
Субтитры отличаются от основного текста. Они должны адаптироваться к ритму чтения на экране и, как правило, требуют, чтобы каждая строка содержала соответствующее количество слов и полную смысловую нагрузку. Поэтому система использует такие методы, как распознавание пунктуации, анализ частей речи и определение грамматической структуры, чтобы автоматически разбивать длинные предложения на короткие предложения или фразы, которые легче читать, тем самым повышая естественность ритма субтитров.
Семантический анализ
Модель обработки естественного языка анализирует контекст для выявления ключевых слов, структур “субъект-предикат”, референциальных отношений и т. д., и определяет истинное значение абзаца. Это особенно важно для обработки распространенных выражений, таких как устная речь, пропуски и неоднозначность. Например, в предложении “Он сказал вчера, что не придет сегодня” системе необходимо понять, к какому конкретному моменту времени относится фраза «сегодня».
Форматирование и нормализация текста
Включая стандартизацию регистра букв, преобразование цифр, идентификацию имен собственных, фильтрацию знаков препинания и т. д. Эти оптимизации позволяют сделать субтитры визуально более аккуратными и профессионально оформленными.
Современные системы обработки естественного языка часто основаны на предварительно обученных языковых моделях, таких как BERT, RoBERTa, GPT и др. Они обладают мощными возможностями в понимании контекста и генерации языка, а также могут автоматически адаптироваться к языковым привычкам в различных языках и сценариях.
Некоторые платформы для создания субтитров с использованием искусственного интеллекта даже корректируют выразительность субтитров в зависимости от целевой аудитории (например, детей школьного возраста, технических специалистов и людей с нарушениями слуха), демонстрируя более высокий уровень языкового интеллекта.
Каковы преимущества использования ИИ для создания субтитлов?
Традиционное создание субтитров требует ручной транскрипции каждого предложения, сегментации предложений, корректировки временной шкалы и проверки языка. Этот процесс трудоемкий и занимает много времени. Система создания субтитров на основе искусственного интеллекта, благодаря технологиям распознавания речи, автоматического выравнивания и обработки языка, может выполнить работу, которая обычно занимает несколько часов, всего за несколько минут.
Система способна автоматически распознавать термины, имена собственные и распространенные выражения, уменьшая количество орфографических и грамматических ошибок. В то же время она поддерживает единообразие перевода терминов и употребления слов на протяжении всего видео, эффективно избегая распространенных проблем непоследовательности стиля или хаотичного использования слов, которые часто встречаются в субтитрах, созданных людьми.
С помощью технологии машинного перевода (МТ) система субтитров на основе искусственного интеллекта может автоматически переводить исходный язык в субтитры на нескольких целевых языках и создавать многоязычные версии одним щелчком мыши. Такие платформы, как YouTube, Easysub и Descript, поддерживают одновременное создание и управление многоязычными субтитрами.
Технология создания субтитров на основе искусственного интеллекта трансформировала производство субтитров из “ручного труда” в “интеллектуальное производство”, не только экономя средства и повышая качество, но и преодолевая языковые и региональные барьеры в общении. Для команд и отдельных лиц, стремящихся к эффективному, профессиональному и глобальному распространению контента, это решение идеально подходит., Использование ИИ для создания субтитлов стало неизбежным выбором вслед за этой тенденцией..
Примеры применения: Кому нужны инструменты для создания субтитров с использованием ИИ?
| Тип пользователя | Рекомендуемые варианты использования | Рекомендуемые инструменты для создания субтитров |
|---|---|---|
| Создатели видеороликов / Ютуберы | Видео на YouTube, влоги, короткие видеоролики | Easysub, CapCut, Descript |
| Создатели образовательного контента | Онлайн-курсы, записанные лекции, видеоролики для микрообучения. | Easysub, Sonix, Veed.io |
| Многонациональные компании / Маркетинговые команды | Рекламные акции, многоязычная реклама, локализованный маркетинговый контент. | Easysub, Happy Scribe, Trint |
| Редакторы новостей/СМИ | Новостные выпуски, видеоинтервью, субтитры к документальным фильмам. | Whisper (с открытым исходным кодом), AegiSub + Easysub |
| Преподаватели / Тренеры | Расшифровка записанных уроков, создание субтитров для образовательных видеороликов. | Easysub, Otter.ai, Notta |
| Менеджеры социальных сетей | Субтитры к коротким видеороликам, оптимизация контента для TikTok/Douyin. | CapCut, Easysub, Veed.io |
| Пользователи с нарушениями слуха / Платформы доступности | Многоязычные субтитлы для лучшего понимания. | Easysub, Amara, YouTube Auto Subtitles |
- Предварительные условия для законное использование субтитровПользователи должны убедиться, что загружаемый видеоконтент защищен авторским правом или правами на его использование. Им следует воздерживаться от идентификации и распространения несанкционированных аудио- и видеоматериалов. Субтитры являются лишь вспомогательными средствами и принадлежат владельцу оригинального видеоконтента.
- Соблюдение прав интеллектуальной собственностиПри использовании в коммерческих целях или для публичного распространения необходимо соблюдать соответствующие законы об авторском праве и получить необходимое разрешение, чтобы избежать нарушения прав первоначальных создателей.
- Гарантия соответствия требованиям Easysub:
- Распознавание голоса и генерация субтитров выполняются только для видео- или аудиофайлов, загруженных пользователями добровольно. Это исключает использование контента третьих лиц и предотвращает незаконный сбор данных.
- Используйте надежную технологию шифрования для защиты пользовательских данных, обеспечивая конфиденциальность контента и защиту авторских прав.
- Чётко изложите условия пользовательского соглашения, подчеркнув, что пользователи должны обеспечить законность и соответствие загружаемого контента установленным требованиям.
- Напоминание об ответственности пользователяПользователям следует разумно использовать инструменты создания субтитров на основе ИИ и избегать использования сгенерированных субтитров для нарушения авторских прав или незаконной деятельности, чтобы обеспечить свою собственную и юридическую безопасность платформы.
Сами по себе субтитры, созданные с помощью ИИ, являются техническими инструментами. Их законность зависит от того, соблюдают ли пользователи авторские права на материалы. Easysub использует технические и управленческие методы, чтобы помочь пользователям снизить риски нарушения авторских прав и обеспечить соответствие законодательству.
Easysub: Инструмент на основе искусственного интеллекта для автоматической генерации субтитров
Easysub — это инструмент автоматической генерации субтитров Основанная на технологии искусственного интеллекта, она специально разработана для таких пользователей, как создатели видеоконтента, преподаватели и контент-маркетологи. Она объединяет основные функции, такие как распознавание речи (ASR), многоязычная поддержка, машинный перевод (MT) и экспорт субтитров. Она может автоматически преобразовывать аудиоконтент видео в текст и одновременно генерировать точные субтитры с временной шкалой. Она также поддерживает многоязычный перевод и может создавать субтитры Поддержка нескольких языков, таких как китайский, английский, японский и корейский, всего одним щелчком мыши, что значительно повышает эффективность обработки субтитров.
Опыт создания субтитров не требуется. Пользователям нужно лишь загрузить видео- или аудиофайлы. Интерфейс прост и интуитивно понятен, а система автоматически подбирает язык и скорость речи. Это помогает новичкам быстро освоиться и значительно экономит время на редактирование для профессиональных пользователей..
Кроме того, базовая версия Easysub предлагает бесплатный пробный период. После регистрации пользователи могут сразу же оценить все функции создания субтитров, включая редактирование текста и экспорт. Это подходит для небольших проектов или индивидуального использования.
👉 Нажмите здесь, чтобы получить бесплатную пробную версию: easyssub.com
Спасибо за чтение этого блога. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас есть дополнительные вопросы или вам нужны индивидуальные решения!
