17、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. 背景与意义

在大数据时代，视频摘要技术有着巨大的应用前景。如今，像Google、Dailymotion、Vimeo等视频存储网站日益流行，大量视频在这些网站上被上传和下载。例如，YouTube拥有13亿用户，每分钟有300小时的视频被上传，每天有近50亿次的视频观看量，日访问量超过3000万。

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，像监控录像这类视频即使使用语音识别也难以获取字幕，这限制了视频摘要的应用范围。

2. 现有方法的问题

如果使用机器学习算法或基于直方图的方法来进行视频摘要，训练过程会非常耗时，从而增加开发时间。而处理字幕（文本形式）则相对容易和快速，能使视频摘要变得更高效。但问题是，大多数视频没有字幕。

3. 解决方案概述

为了解决视频无字幕的问题，可以对视频音频应用语音识别技术，将识别后的文本进行格式化处理以生成字幕。在提取视频中的不同句子时，需要检测音频中的静音，以此识别句子的结束。

获取字幕之后，就可以使用自然语言处理（NLP）算法对字幕进行摘要处理，这些算法的准确性各不相同。

3.1 具体步骤

• 语音识别生成字幕 ：
  1. 提取视频中的音频。
  2. 对音频应用语音识别技术，得到文本。
  3. 检测音频中的静音，划分句子。
  4. 对识别后的文本进行格式化处理，生成