1.வீடியோ வசன உருவாக்கத்தின் அடிப்படைக் கருத்துக்கள்
வீடியோ வசன உருவாக்கம், பெயர் குறிப்பிடுவது போல, வீடியோ உள்ளடக்கத்தின் அடிப்படையில் உரை விளக்கங்களை தானாக உருவாக்கும் செயல்முறையைக் குறிக்கிறது. படத் தலைப்பைப் போலவே, வீடியோ தலைப்பு உருவாக்கம் தொடர்ச்சியான படங்களை (அதாவது வீடியோ பிரேம்கள்) செயலாக்க வேண்டும் மற்றும் அவற்றுக்கிடையேயான தற்காலிக உறவைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். உருவாக்கப்பட்ட வசனங்கள் வீடியோவை மீட்டெடுப்பதற்கும், சுருக்கத்தை உருவாக்குவதற்கும் அல்லது அறிவார்ந்த முகவர்கள் மற்றும் பார்வையற்றவர்கள் வீடியோ உள்ளடக்கத்தைப் புரிந்துகொள்ள உதவுவதற்கும் பயன்படுத்தப்படலாம்.
2.தொழில்நுட்பக் கோட்பாடு
அம்சம் பிரித்தெடுத்தல்
முதல் படி வீடியோ வசன உருவாக்கம் வீடியோவின் ஸ்பேடியோடெம்போரல் காட்சி அம்சங்களை பிரித்தெடுப்பதாகும். இது வழக்கமாக ஒவ்வொரு சட்டகத்திலிருந்தும் இரு பரிமாண (2D) அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) ஐப் பயன்படுத்துகிறது, மேலும் டைனமிக் தகவலைப் பிடிக்க முப்பரிமாண கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (3D-CNN) அல்லது ஆப்டிகல் ஃப்ளோ வரைபடத்தைப் பயன்படுத்துகிறது (அதாவது, ஸ்பேடியோடெம்போரல் அம்சங்கள்) வீடியோவில்.
- 2D CNN: பொதுவாக ஒரு சட்டகத்திலிருந்து நிலையான அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்கப் பயன்படுகிறது.
- 3D CNN: C3D (Convolutional 3D), I3D (Inflated 3D ConvNet) போன்றவை, இடஞ்சார்ந்த மற்றும் தற்காலிக பரிமாணங்களில் தகவல்களைப் பிடிக்க முடியும்.
- ஆப்டிகல் ஃப்ளோ மேப்: பக்கத்து பிரேம்களுக்கு இடையே பிக்சல்கள் அல்லது அம்சப் புள்ளிகளின் இயக்கத்தைக் கணக்கிடுவதன் மூலம் வீடியோவில் மாறும் மாற்றங்களைக் குறிக்கிறது.
வரிசை கற்றல்
அம்சங்களைப் பிரித்தெடுத்த பிறகு, வீடியோ அம்சங்களை உரைத் தகவலாக மொழிபெயர்க்க, வரிசைக் கற்றல் மாதிரிகள் (மீண்டும் நிகழும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ஆர்என்என்கள்), நீண்ட குறுகிய கால நினைவக நெட்வொர்க்குகள் (எல்எஸ்டிஎம்கள்), டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள் போன்றவை) பயன்படுத்த வேண்டும். இந்த மாதிரிகள் வரிசைத் தரவைச் செயலாக்கலாம் மற்றும் உள்ளீட்டு வீடியோ மற்றும் வெளியீட்டு உரைக்கு இடையிலான மேப்பிங் உறவைக் கற்றுக்கொள்ளலாம்.
- RNN/LSTM: தொடர்ச்சியான அலகுகள் மூலம் வரிசைகளில் தற்காலிக சார்புகளைப் பிடிக்கிறது.
- மின்மாற்றி: சுய-கவனம் பொறிமுறையின் அடிப்படையில், இது கணக்கீட்டு செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு இணையாக வரிசை தரவை செயலாக்க முடியும்.
கவனம் பொறிமுறை
வீடியோ வசன உருவாக்கத்தின் தரத்தை மேம்படுத்தும் வகையில், வீடியோ வசன உருவாக்கத்தில் கவனம் பொறிமுறையானது பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. ஒவ்வொரு வார்த்தையையும் உருவாக்கும் போது அது வீடியோவின் மிகவும் பொருத்தமான பகுதியில் கவனம் செலுத்த முடியும். இது மிகவும் துல்லியமான மற்றும் விளக்கமான வசனங்களை உருவாக்க உதவுகிறது.
- மென்மையான கவனம்: முக்கியமான தகவலை முன்னிலைப்படுத்த வீடியோவில் உள்ள ஒவ்வொரு அம்ச வெக்டருக்கும் வெவ்வேறு எடைகளை ஒதுக்கவும்.
- சுய-கவனம்: டிரான்ஸ்ஃபார்மரில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது வரிசைக்குள் நீண்ட தூர சார்புகளைப் பிடிக்க முடியும்.
3.நடைமுறை பயன்பாடு
வீடியோ வசனங்களை உருவாக்கும் தொழில்நுட்பம் பல துறைகளில் பரந்த பயன்பாட்டு வாய்ப்புகளைக் கொண்டுள்ளது:
- வீடியோ மீட்டெடுப்பு: வசனத் தகவல் மூலம் தொடர்புடைய வீடியோ உள்ளடக்கத்தை விரைவாக மீட்டெடுக்கவும்.
- வீடியோ சுருக்கம்: வீடியோவின் முக்கிய உள்ளடக்கத்தை பயனர்கள் விரைவாகப் புரிந்துகொள்ள உதவும் வகையில் வீடியோ சுருக்கத்தை தானாக உருவாக்கவும்.
- அணுகல்தன்மை சேவை: பார்வைக் குறைபாடுள்ளவர்கள் தகவலைப் பெறுவதற்கான திறனை மேம்படுத்த வீடியோ உள்ளடக்கத்தின் உரை விளக்கத்தை வழங்கவும்.
- நுண்ணறிவு உதவியாளர்: பேச்சு அங்கீகாரம் மற்றும் இயற்கையான மொழி செயலாக்க தொழில்நுட்பத்தை ஒருங்கிணைத்து மிகவும் அறிவார்ந்த வீடியோ தொடர்பு அனுபவத்தை அடையலாம்.
4. சுருக்கம் மற்றும் அவுட்லுக்
மல்டிமாடல் கற்றலின் ஒரு முக்கிய கிளையாக, வீடியோ வசனங்களை உருவாக்கும் தொழில்நுட்பம் படிப்படியாக கல்வி மற்றும் தொழில்துறையில் இருந்து பரவலான கவனத்தைப் பெறுகிறது. ஆழ்ந்த கற்றல் தொழில்நுட்பத்தின் தொடர்ச்சியான வளர்ச்சியுடன், எதிர்கால வீடியோ வசனத் தலைமுறை மிகவும் புத்திசாலித்தனமாகவும் திறமையாகவும் இருக்கும் என்று நம்புவதற்கு எங்களுக்கு காரணம் உள்ளது, இது நம் வாழ்வில் அதிக வசதியைக் கொண்டுவருகிறது.
இந்தக் கட்டுரை உங்களுக்காக வீடியோ வசனங்களை உருவாக்கும் தொழில்நுட்பத்தின் மர்மத்தை வெளிப்படுத்தும் மற்றும் இந்தத் துறையைப் பற்றிய ஆழமான புரிதலை உங்களுக்கு வழங்கும் என்று நம்புகிறேன். இந்த தொழில்நுட்பத்தில் நீங்கள் ஆர்வமாக இருந்தால், அதை நீங்களே பயிற்சி செய்ய முயற்சி செய்யலாம். நீங்கள் அதிகமாகப் பெறுவீர்கள், மேலும் அனுபவிப்பீர்கள் என்று நம்புகிறேன்.