1.提取视频字幕 如果视频格式为mp4的,通常会有字幕文件在视频目录里,字幕文件一般为srt格式。如果视频是mkv格式的,可以通过mkv工具来提取字幕。推荐工具:MKVExtractGUI2(本文提供下载)用MKVExtractGUI.exe直接打开mkv视频,勾选Track 3,即可分离出srt格式的字幕。
自己在制作视频的过程中,难免需要给自己的视频加入字幕,从而方便观众理解。这篇文章就是手把手教你如何免费给自己的视频加上字幕。
这是个简单易用的b站视频下载工具https://github.com/leiurayer/downkyi ,几乎可以下载所有的B站视频,采用Aria下载器多线程下载,采用FFmpeg对视频进行混流、提取音视频等操作。
ICPR2022多模态字幕识别比赛(Multimodal Subtitle Recognition简称MSR竞赛),日前圆满结束了。 本次竞赛由Tencent OCR & ASR Oteam 联合华南理工、华中科技大学、联想等依托于计算机国际学术顶会ICPR举办,吸引了376位来自各大高校和企业的参赛者报名,26支队伍,提交次数高达932次。 大赛聚焦多模态字幕识别,希望推动字幕识别技术的准确性和应用性的进一步提升,弥补该技术领域的空白,并为学术界和业界创造交流机会 01 赛事背景 伴随着短视频、网络直
F:\儿童学习教育\Abadas.适合2岁以上.BBC儿童学习单词的动画\abadas字幕
本文分享论文『SWIN BERT: End-to-End Transformers with Sparse Attention for Video Captioning』,微软提出第一个端到端的Video Captioning方法《SWIN BERT》,涨点显著!
参赛通知 一、 赛事背景 视频通过视觉和音频等传递丰富的信息。视频理解一直是学术界和工业界的热门研究课题。融合多模态信息也是一个具有挑战性和有意义的研究课题。在本次竞赛当中,我们专注于从视频中提取字幕。 字幕是文字来源于访谈节目或电视剧等类的视频。字幕是视频数据中最重要的文本信息之一,因为字幕包含人们交谈内容的信息。字幕识别广泛用于推荐、检索和视频理解系统。为了更好的促进字幕识别的发展,我们在ICPR 2022上举办多模态字幕识别竞赛,欢迎大家报名参赛。 二、 赛事流程 1. 注册报名:2022.03
之前有写过几个视频生成字幕,并且翻译字幕的教程,但是随着时间的流逝,那些方案也早就过时了。
本文介绍了一种基于深度学习的视频字幕识别和生成方法,包括字符级和单词级两个模块,以及针对视频字幕中字符和单词的识别和生成任务。首先,通过深度学习模型对视频中的字幕进行定位和提取,然后使用字符级和单词级两个模块分别进行字符和单词的识别和生成。实验结果表明,该方法能够有效地识别和生成视频字幕,对于艺术字体、手写字体等难以切分的情况,以及对于视频中的噪声干扰,都具有较高的鲁棒性。
哔哩哔哩有些视频是通过外挂字幕文件来实现字幕的,但是当我们把这些视频下载下来之后,发现并没有字幕,是因为只下载了视频,或者视频软件没有识别到B站外挂字幕文件。
本文分享一篇 ACMMM 2021论文『Discriminative Latent Semantic Graph for Video Captioning』,性能SOTA!用GNN和GAN的方式来强化Video Captioning的学习!
本次推荐的四个开源项目共同展现了开放、灵活和高效的多媒体处理能力。你可以使用它们进行剪辑、格式转换、添加音频轨道或字幕,甚至通过自动生成字幕来裁剪视频。无论是优化媒体文件、节省存储空间还是创造出令人惊叹的视觉效果,这些项目都将成为你不可或缺的助手。
现在的短视频非常流行。大多数情况下我们会开着音量或者戴着耳机收看视频。但有些时候不是太方便,如果视频能有一个字幕就好了。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 翻译:Alex 技术审校:章琦 本文来自OTTVerse,作者为Krishna Rao Vijayanagar。 播放器 Easy-Tech #033# 当视频流媒体席卷通信世界,为了保持和提升用户增长,内容创造者和流媒体服务提供者需要提供高质量的用户体验。而想要实现这一点,他们都需要在自己的网站上内嵌HTML5视频播放器。 在本文中,我们将来了解一下现在市面上可用的HTML5
今天考虑一个mcu混合的实现,也就是接收多路过来的rtp流,然后转发出去一路的rtmp流,使用ffmpeg测试做的记录,刚开始一直通过ffmpeg推送的文件流不能满足要求,还是对参数配置不熟悉;
这就是Facebook、哥伦比亚大学等大学的新研究,共同开发了一个框架——Vx2Text。
.net framework 2.0 运行库(下面两个软件都是.net写的) MeGUI(AVS等软件的集合GUI) Lite MP4 Tool(批处理AVS转换的GUI) 通用解码器包,能够播放各类视频文件即可,包括K-Lite Codec、完美解码甚至暴风影音(这个不 推荐)之类。
近些年,短视频、直播等线上娱乐方式快速发展,直接拉动了旅游、电商、影视创作等行业新风潮;而要呈现出一段好的视频效果,不仅仅考验好的拍摄技法,后期处理也是重中之重。以视频字幕为例,有字幕的视频总能“一气呵成”的顺畅看完,而无字幕的,总令人觉得缺失了一种味道。事实上,纯手工添加字幕,也费时费力,面对较大时长与批量化字幕处理的,多少有些苦不堪言,那有没有更智能化的方式呢?
今天看到一篇“一个视频自动加字幕的小工具,如何做到月入2W”的博文(突字幕,有兴趣的同学可以度娘,作者的动手能力确实很强!),考虑实现这个小工具就能做到这个收入,还是挺让人羡慕的!在当前人工智能、机器学习的热度不减的当下,依托成熟三方服务或者开源实现,实现一个类似的应用理论上是不难的,而核心的技术难点也显而易见,主要在语音识别,以及机器翻译的准确性上,考虑到商用,所以感觉最大可能是使用了三方成熟的API!
在本文中,作者提出了HERO,一个新的大规模视频+语言综合表示学习框架。HERO以层次结构编码多模态输入,其中视频帧的局部上下文 通过多模态融合被跨模态Transformer(Cross-modal Transformer) 捕获,而全局视频上下文 由时间Transformer(Temporal Transformer) 捕获。
当你不得不啃一个无内嵌字幕的生肉视频,而又急需中文翻译支持,无非就是四种情况摆在面前:
这是「进击的Coder」的第 571 篇技术分享作者:崔庆才 最近在开发一个前端项目,用到播放视频的功能,所以就查了下有什么前端的视频播放器库可以使用,今天来分享一下给大家。 这个库的名字叫做 Plyr,顾名思义其实就是 Player 的缩写,整体的预览效果如下: 官方网站:https://plyr.io/ GitHub 地址是:https://github.com/sampotts/plyr 看来一圈,发现这个库不仅美观优雅,而且功能十分丰富。 下面我们来介绍下它的一些内置功能。 总体概览 首先我们来
编解码器(codec)能够以二进制形式存储媒体信号,大多数编解码器以有损方式压缩原始媒体信号。最常见的媒体信号有视频,音频和字幕。电影由不同的媒体信号组成,除了动态影像之外,大多数电影都有音频和字幕。视频编解码器有H.264,HEVC,VP9和AV1等,而音频的编解码器则有:AAC,MP3或Opus等。每个媒体信号有许多不同的编解码器。单个媒体信号通常也称为基本流(ElementaryStream)或仅流(just Stream)。
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我隐隐约约记得之前看过一个视频,就是有关于云渲染的,大致就是把工程文件放到云服务器上,接着租一套按量付费的云服务器去进行一个视频渲染。
我隐隐约约记得之前看过一个视频,就是有关于云渲染的,大致就是把工程文件放到云服务器上,接着租一套按量付费的云服务器去进行一个视频渲染。 我当时候就在想,这个做视频剪辑的,一搞就是几十上百g,那上传真的不知道要多久去了,还不如做自己本地挂一下。
人类非常善于在嘈杂的环境中,集中注意力听某一个人说的话,从精神上“屏蔽”一切其他声音。这种现象便是“鸡尾酒会效应”,我们与生俱来。
ffmpeg的remuxing.c是一个用于将多媒体文件从一种容器格式转换为另一种容器格式的命令行工具。它可以将音频、视频和字幕等元素从源文件中提取出来,并按照用户指定的方式重新封装到目标文件中。在本篇文章中,我将对ffmpeg的remuxing.c进行介绍,并讨论其关键功能和技术实现。
FFCreator 是一个基于 node.js 的轻量、灵活的短视频加工库。您只需要添加几张图片或视频片段再加一段背景音乐,就可以快速生成一个很酷的视频短片。
语音识别技术,也被称为自动语音识别(Automatic Speech Recognition,简称ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。语音识别技术已经发展了几十年,直到2009年,Hinton把人工智能深度学习解决方案引入语音识别中,语音识别才取得了巨大突破。
网上下载了Netflix的三体电视剧,但没有字幕,又从字幕网站下载了字幕文件,由于字幕文件和视频文件标题有差异,需要全部进行重命名
一般接口响应慢,通过日志可以知道是哪个线程,但是如何查看这个线程的所有相关的 JFR 事件呢?JMC 有个小套路。
多场景适用,会声会影2023适用于个人、商店或是企业,可满足vlog视频、影视混剪、游戏解说、电子相册制作、淘宝主图视频、企业宣传片、线上网课制作等需求!采用优质的效果、强大的工具、可定制的转场,以及新的 AR 动画贴纸和 GIF,制作引人瞩目的视频。通过数百种效果、即时项目模板、标题和转场,加上新的动画 AR 贴纸和 GIF 创建器,探索拖放式创意。下载末尾会声会影教程参考!会声会影2023(Corel VideoStudio Ultimate 2023)(亦称绘声绘影)是一款功能强大的视频编辑软件,入手非常简单,可以帮助用户制作优秀的视频内容,支持视频编辑和视频特效等,是一款普及度非常高的视频编辑软件。它是一款高效的视频剪辑处理软件。该软件在这个版本中增加了全新的AI智能小工具,不论是家庭还是工作中使用都非常的方便,甚至可以挑战专业级的影片,非常适合想要制作视频的人来使用。
短视频大火已经有很长时间了,日常工作中我们可能很容易接到视频播放相关的需求。大叔给大家推荐一款开源的视频播放器 plyr,在 GitHub 标星21.9k。
密集视频字幕模型最近的进展,这种模型能够精确地对连续视频流中的事件进行定位和描述,为该领域带来了新的机遇和挑战。这种能力在复杂的城市环境中尤为关键,因为行人与车辆及其他元素之间的动态交互可能导致事故发生。随着城市区域的不断发展,交通变得更加密集,自动且准确地从多角度识别和描述事故场景的能力变得至关重要。这不仅有助于紧急响应工作,也促进了更安全、更智能的交通解决方案的发展。
本文介绍了如何使用 Python 调用 ffmpeg 和 Gemini 实现电影字幕的翻译。效果可以看“效果展示”部分。
这个chrome扩展号称B站的好帮手https://chrome.google.com/webstore/detail/%E5%93%94%E5%93%A9%E5%93%94%E5%93%A9%E5%8A%A9%E6%89%8B%EF%BC%9Abilibilicom-%E7%BB%BC%E5%90%88%E8%BE%85%E5%8A%A9%E6%89%A9%E5%B1%95/kpbnombpnpcffllnianjibmpadjolanh ,最近更新时间2022年5月5日 ,安装后点击右上角图标可以截取画面,下载视频封面,查看视频aid,bvid,cid,下载各种清晰度的视频,下载和查询弹幕。
近年来,自动视频理解的研究经历了多次范式转变。随着神经网络的兴起,最初的问题是如何设计一种架构来输入时空信号[49, 68]。鉴于有限的视频训练数据,焦点随后转向了从图像分类预训练借用参数初始化[7]。为了提供视频预训练,一项工作已经在标注视频分类数据集上做出了昂贵的努力[27]。
准备工作:使用pip install moviepy安装扩展库,安装过程中会自动安装所有依赖的库Numpy、imageio、Decorator、tqdm等。
最近在学吴恩达和Langchain合作开发了JavaScript 生成式 AI 短期课程:《使用 LangChain.js 构建 LLM 应用程序》 课程地址:https://learn.deeplearning.ai/build-llm-apps-with-langchain-js
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
有时候,我们从各类网站上下载学习英文的视频,比如美剧,TED演讲等,会同时下载配套字幕到本地,甚至用剪映语音转字幕的方法来提取文字。为了方便与视频配套学习,我们会把ass/srt字幕转化为txt文本或者word文档,但是获取导出的SRT字幕文件一般带有序列和时间戳怎么办?如何去掉字幕文件里的时间轴,排序以及多余的空行?今天教大家三种方法把SRT等格式字幕文件转换为txt或者word文档,同时去掉时间轴和空行等无用信息。
选自Google blog 作者:Sourish Chaudhuri 机器之心编译 音频(audio)对于我们对世界的感知的影响的巨大自然不言而喻。语音(speech)显然是人们最熟悉的通信方式之一,但环境声音(sound)也能传达很多重要的信息。我们可以本能地响应这些背景声音所创造的语境,比如被突然出现的喧闹而吓到、使用音乐作为一种叙述元素或者在情景喜剧中将笑声用作一种观众提示。 自 2009 年以来,YouTube 就开始为视频提供自动生成的字幕了,而这主要是专注于语音转录以使 YouTube 上托管的
Google Research 软件工程师发表了可解决「鸡尾酒会效应」视觉-音频语音识别分离模型。 AI 科技评论按:人类很擅长在嘈杂的环境下将其他非重点的声响「静音」化,从而将注意力集中在某个特定人物身上。这也就是众所周知的「鸡尾酒会效应」,这种能力是人类与生俱来的。尽管对自动音频分离(将音频信号分离成单独的语音源)的研究已经相当深入,但它依旧是计算机研究领域上的一项巨大挑战。 Google Research 软件工程师 Inbar Mosseri 和 Oran Lang 于 4 月 11 日发表了一篇
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这是一个系列文章。本文章将介绍,如何制作一个简单的视频播放器。用少量关键的代码来实现视频播放器核心功能。
AiTechYun 编辑:chux 即使在嘈杂的环境下,人们也能够将注意力放在特定的人身上,选择性忽略其他人的声音和环境音。这被称作鸡尾酒会效应,对人类来说十分寻常。然而自动语音分离,将音频信号分离到
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