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目前已知的能够实现异步或接近同步字幕的比较多，实时生成双语同步字幕的软件寥寥无几。时时彩投资一天稳赚

1.实时字幕技术难点

对于机器来说，要想通过视频生成字幕，需要经过声音读取、神经网络算法（包括对音频分析、过滤、转换、调整、修正、输出等）...以及到最后显示的过程，每一步都需要一定耗时。虽然在理论上可以提升到很快，但现实情况下花的时间都要更长，对神经网络算法的性能也是巨大考验。如果是在线播放或直播，对机器运算压力也更大，更容易造成延迟。

以YouTube为例，视频实时字幕技术的难点体现在：

音源复杂性（如多角色、音源混杂、语言规范性等问题）

瞬时运算压力（实时，意味着可供机器“思考”的时间很短，可能来不及修正就要输出）

其他干扰因素

2.现有的字幕方案（PC）

目前已有字幕生成方法基本都是在PC端进行，包含通过机器算法或手动生成字幕文件或对已有字幕翻译的情况下满足观看需要，包括传统字幕和新型自动字幕。具体体现为：

①字幕文件（传统模式，多为人工、人机合作）

由字幕组或其他组织制作并上传相关字幕到云端，其他人获取字幕后，在线/离线播放时直接外挂。（相关字幕网站有很多，如SubHD、Subom、伪射手、字幕库、OpenSubtitles、A7美剧字幕站..等等。主要针对影视剧视频）

②压制字幕（机器翻译、人工校正）

即先通过机翻+人工校正做好字幕，审核通过后连同视频一并压制并上传分发到不同的视频网站。

常见的如柚子木、远鉴字幕组等等，成员各司其职负责翻译、打轴、校正、压制等工作。

③机器学习+神经网络算法生成字幕

主要是基于AI技术和算法，DNN（深度神经网络技术）、Residual/Highway网络和粗粒度建模单元等，实现机器自动识别。比如：

有一些网站或服务器可以对用户上传的视频声音通过软件程序算法或调用相关API自动识别并生成字幕（需要等待一定时间，而且一般都要付费，免费的较少），用户可以在线上直接预览、下载或压制字幕。

比如讯飞旗下的听见字幕、autosub、绘影字幕、字幕通、牛片网等等。（暂未做考证，这些网站不一定是基于上述技术，但总体特征基本类似）

另外，对于一些已经压制（合成版）外语字幕的视频，有的软件通过OCR提取再翻译以满足观看需要。

如之前B站有位up主在GitHub建立的开源项目「团子翻译器」。当然，这不属于语音识别而是OCR的范畴，但异曲同工，毕竟都是为了方便观看和理解视频内容。

这里再提一下YouTube。目前YouTube几乎可以称为观看体验最好的在线视频平台（之一）。能够一定程度上实现实时字幕，不过这个“实时”只是播放体验上的，而非后台实时处理上。

通常情况下若视频语言在YouTube支持的语种范围内，在作者将视频上传完一段时间后服务器就会自动识别生成字幕。用户播放时再直接读取已生成的识别字幕并显示，显示时有种进度条跃进的感觉；并且，如果仔细观察的话可以发现有时字幕会提前语音半秒左右，进一步说明了系统会预读字幕。

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