6、NLP驱动的基于集成的自动字幕生成和语义视频摘要技术

NLP驱动的基于集成的自动字幕生成和语义视频摘要技术

1. 引言

在当今大数据时代，视频摘要技术具有巨大的应用前景。像谷歌、Dailymotion、Vimeo等视频存储网站日益流行，每天都有大量视频被上传和下载。例如，YouTube有13亿用户，每分钟上传300小时的视频，每天观看量近50亿次，日访问量超过3000万。在这样的背景下，视频摘要技术可以应用于视频缩略图以吸引更多观众，还能只展示视频中有趣和重要的部分。

然而，并非所有视频都配有字幕，像监控录像等视频即使应用语音识别也难以获得字幕，这限制了视频摘要的应用范围。不过，利用字幕进行视频摘要仍然是最有效和快速的方法。与使用机器学习算法或基于直方图的方法相比，处理字幕（文本形式）更加容易和快捷。但大多数视频没有字幕，因此可以通过语音识别技术将视频音频转换为文本并生成字幕。获取字幕后，就可以使用自然语言处理（NLP）算法对字幕进行摘要处理。

2. 提出的模型

为了使用字幕对视频进行摘要，该方法使用了五种基于NLP的文本摘要算法，并采用了集成技术。
- NLP-based字幕生成
- 字幕生成过程 ：如果视频没有字幕，可以使用WIT.AI的语音识别API生成字幕。具体步骤如下：
1. 从视频文件中提取音频。
2. 为每个字幕设置最大时间间隔（如6秒）。
3. 扫描音频以检测静音，若静音出现在6秒之前，则在该点切断音频，并定义一个阈值来区分静音和非静音部分。
4. 在音频的开始和结束处各添加1秒的额外静音，以确保语音识别器不会遗漏单词。
5. 每次识别特定音频块中的