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智能字幕

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以下是关于智能字幕的相关信息:

在制作数字人视频时,可通过以下步骤添加智能字幕:点击文本 - 智能字幕 - 识别字幕,然后点击开始识别,软件会自动将文字智能分段并形成字幕。完成后,可点击右上角的“导出”按钮导出视频备用。

为您推荐以下视频自动字幕工具:

  1. Reccloud:免费的在线 AI 字幕生成工具,可直接上传视频精准识别,能对识别的字幕进行翻译,自动生成双语字幕,已处理 1.2 亿+视频,识别准确率接近 100%。
  2. 绘影字幕:一站式专业视频自动字幕编辑器,提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务,支持 95 种语言,准确率高达 98%,还可自定义视频字幕样式。
  3. Arctime:能对视频语音自动识别并转换为字幕,甚至支持自动打轴,支持 Windows 和 Linux 等主流平台,支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。
  4. 网易见外:国内知名语音平台,支持视频智能字幕功能,转换正确率较高,支持音频转写功能。

此外,还有一些包含自动字幕功能的视频 AIGC 工具,如 veed.io 。

以上工具各有特点,您可根据自身需求选择最适合的。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

实战: 每个人都可以用10分钟轻松制作AI换脸、AI数字人视频的方法!

3.3增加字幕点击文本-智能字幕-识别字幕,点击开始识别:软件会自动将文字智能分段并形成字幕:至此,数字人视频就完成了。点击右上角的“导出”按钮,导出视频以作备用。如果你希望数字换成自己希望的面孔,比如这个:就需要用另一个工具来进行换脸了。

问:推荐视频自动字幕工具

关于视频自动字幕工具,我为您找到了几个推荐选项:1.Reccloud:这是一个免费的在线AI字幕生成工具,可以直接上传视频进行精准识别,并且可以对识别的字幕进行翻译,自动生成双语字幕。它声称已经处理了1.2亿+视频,识别准确率接近100%。2.绘影字幕:这是一个一站式专业视频自动字幕编辑器,提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务。它支持95种语言,并且有98%的超高准确率。此外,用户还可以自定义视频字幕样式,包括字体、颜色、大小、位置等。3.Arctime:这是一款可以对视频语音自动识别并转换为字幕的工具,甚至支持自动打轴。它支持Windows和Linux等主流平台,并且支持SRT和ASS等字幕功能。4.网易见外:这是一个国内知名的语音平台,支持视频智能字幕功能,转换的正确率比较高,并且支持音频转写功能。以上工具各有特点,您可以根据自己的需求选择最适合您的视频自动字幕工具。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

AJ:AI视频软件汇总

几个视频AIGC工具:Opusclip利用长视频剪成短视频Raskai短视频素材直接翻译至多语种invideoAI输入想法-->自动生成脚本和分镜描述-->生成视频-->人工二编-->合成长视频descript屏幕/播客录制-->PPT方式做视频veed.io自动翻译自动字幕clipchamp微软的AI版剪映typeframes类似invideoAI,内容呈现文本主体比重更多google vids一口大饼

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自动语音识别加字幕
以下是关于自动语音识别加字幕的相关内容: 制作 AI 数字人视频添加字幕的方法: 在显示区域,拖动背景图的角将其放大到适合尺寸,如覆盖视频窗口,并将数字人拖动到合适位置。点击文本 智能字幕 识别字幕,然后点击开始识别,软件会自动将文字智能分段并形成字幕。至此,数字人视频完成,可点击右上角“导出”按钮导出视频备用。 文旅片添加字幕的方法: 选择朗诵男生或清爽男生的音色进行朗读,点击开始朗读自动生成音频。鼠标右键点击当前音轨,找到识别字幕/歌词,耐心等待生成对应文本字幕。操作复杂的部分可观看录制的视频。若剪映的识别字幕功能需要 VIP,可准备好字幕文件,点击本地字幕并导入文件。 视频自动字幕工具推荐: 1. Reccloud:免费的在线 AI 字幕生成工具,可上传视频精准识别,能翻译字幕并生成双语字幕,处理过 1.2 亿+视频,识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕:一站式专业视频自动字幕编辑器,提供字幕制作和翻译服务,支持 95 种语言,准确率高达 98%,可自定义字幕样式。 3. Arctime:能对视频语音自动识别并转换为字幕,支持自动打轴,支持 Windows 和 Linux 等主流平台及 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外:国内知名语音平台,支持视频智能字幕功能,转换正确率较高,支持音频转写功能。 您可根据自身需求选择适合的工具。
2025-02-14
实时字幕
以下是一些与实时字幕相关的信息: 人工智能音频初创公司: :为聋人和重听者提供专业和基于 AI 的字幕(转录和说话人识别)。 :专业的基于 AI 的转录和字幕。 :混合团队高效协作会议所需的一切。 :音频转录软件 从语音到文本到魔法。 :99%准确的字幕、转录和字幕服务。 :为语音不标准的人群提供的应用程序。 :通过 AI 语音识别实现更快速、更准确的语音应用。 :会议的 AI 助手。 :让孩子们的声音被听见的语音技术。 :使用语音识别自动将音频和视频转换为文本和字幕的 SaaS 解决方案。 :实时字幕记录面对面小组会议中的发言内容。 :理解每个声音的自主语音识别技术。 :支持 35 多种语言的自动转录。 :端到端的边缘语音 AI,设备上的语音识别。 Meta AI 发布实时人工智能语言翻译模型:Seamless 应用场景:人们之间的无障碍交流,包括文字和语音交流,适用于教学、旅行、娱乐等领域,也为国内外院校的合作教育分享提供便利。 技术类型:语音 简介:统一了之前的三个 Seamless 系列模型,可以实时翻译 100 多种语言,延迟不到 2 秒钟,说话者仍在讲话时就开始翻译,还能保持说话者的情感和语气、语调等,使得翻译后的语音更加自然和真实。 主要特点:保持原声情感,实时翻译。 【TecCreative】帮助手册中的 AI 字幕: 操作指引:点击上传视频 开始生成 字幕解析完成 下载 SRT 字幕。 注意:支持 MP4 文件类型,大小上限为 50M。
2025-01-26
我有一段视频,是法语的。要配上法语的字幕,要用什么软件
以下是一些可以为法语视频配上法语字幕的软件推荐: 1. Reccloud:免费的在线 AI 字幕生成工具,可直接上传视频精准识别,能翻译字幕生成双语字幕,已处理 1.2 亿+视频,识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕:一站式专业视频自动字幕编辑器,提供字幕制作和翻译服务,支持 95 种语言,准确率高达 98%,可自定义字幕样式。 3. Arctime:能对视频语音自动识别并转换为字幕,支持自动打轴,支持 Windows 和 Linux 等主流平台及 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外:国内知名语音平台,支持视频智能字幕功能,转换正确率较高,支持音频转写功能。 以上工具各有特点,您可根据自身需求选择最适合的。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-31
怎么用豆包这个软件提取视频的字幕
以下是使用豆包软件提取视频字幕的方法: 1. 对于数字人视频:点击文本智能字幕识别字幕,然后点击开始识别。软件会自动将文字智能分段并形成字幕。至此,数字人视频就完成了。如果需要导出视频,点击右上角的“导出”按钮。 2. 对于 B 站视频: 首先确认视频栏下面有字幕按钮,说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 安装油猴脚本: 。 安装后刷新浏览器,点击字幕,会多出一个“下载”按钮。 点击下载按钮,可选择多种字幕格式,如带时间的或者不带时间的。 最后将字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 即可。
2024-12-30
对视频进行字幕提取
以下是关于对视频进行字幕提取的相关内容: 对于 B 站视频,如果其有字幕,您可以通过以下步骤提取字幕: 1. 确认视频栏下方有字幕按钮,说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本: 。 3. 安装后刷新浏览器,点击字幕,会出现“下载”按钮。 4. 点击下载按钮,选择多种字幕格式,如带时间或不带时间的。 5. 全选复制字幕文字内容发送给 GPTs 即可。 此外,为您推荐以下视频自动字幕工具: 1. Reccloud:免费在线 AI 字幕生成工具,可直接上传视频精准识别,能翻译字幕并生成双语字幕,处理过 1.2 亿+视频,识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕:一站式专业视频自动字幕编辑器,提供字幕制作和翻译服务,支持 95 种语言,准确率高达 98%,可自定义字幕样式。 3. Arctime:能对视频语音自动识别并转换为字幕,支持自动打轴,支持 Windows 和 Linux 等主流平台及 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外:国内知名语音平台,支持视频智能字幕功能,转换正确率较高,支持音频转写功能。 您可以根据自身需求选择适合的工具。
2024-12-28
影视翻译音频生成字幕
以下是关于影视翻译音频生成字幕的相关信息: 出门问问语音合成(TTS)API: 调用参数及说明: gen_srt:控制是否生成对应的 srt 字幕文件。当 ignore_limit 为 true 时,audio_type 为 wav 可以返回字幕,其他类型不行。默认不生成字幕文件,生成字幕文件需额外付费,价格详情参考报价页。srt 文件地址通过 response header 返回。默认值:false,可选值:false/true。 merge_symbol:粗粒度合成参数,默认为 false。指定为 true 时,语气停顿更接近真人效果,merge_symbol 开启会导致 symbol_sil 参数无效。默认值:false,可选值:false/true。 srt_len:生成字幕的最大长度,中文字幕遇到特定符号会自动分句拆分字幕。 streaming:是否流式输出,默认为 false。指定为 true 时,ignore_limit 为 true 且 audio_type 不为 wav 时,接口流式输出。 Request Header 设置。 视频自动字幕工具推荐: 1. Reccloud:免费的在线 AI 字幕生成工具,可直接上传视频精准识别,能对识别的字幕进行翻译,自动生成双语字幕。已处理 1.2 亿+视频,识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕:一站式专业视频自动字幕编辑器,提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务,支持 95 种语言,准确率高达 98%,可自定义视频字幕样式。 3. Arctime:可对视频语音自动识别并转换为字幕,支持自动打轴,支持 Windows 和 Linux 等主流平台,支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外:国内知名语音平台,支持视频智能字幕功能,转换正确率较高,支持音频转写功能。 以上工具各有特点,您可根据自身需求选择。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-10
什么样的智能体才是真正的智能体
真正的智能体具有以下特点和类型: 特点:能够感知环境,采取行动以实现特定目标。可以是软件程序或硬件设备。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当大脑,并具备规划、反思完善、记忆和工具使用等关键组成部分。 规划:包括子目标分解和反思完善,将大型任务分解为小的子目标,并能从错误中吸取教训改进未来步骤。 记忆:有短期记忆用于上下文学习,长期记忆用于长时间保留和回忆信息,通常通过外部向量存储和快速检索实现。 工具使用:学习调用外部 API 获取模型权重中缺失的额外信息。 类型: 决策智能体:使用语言模型遍历预定义的决策树。 轨道智能体:配备更高层次的目标,限制解决空间,遵循标准作业程序并使用预先设定的“工具”库。 通用人工智能体:完全依赖语言模型的推理能力进行所有的计划、反思和纠正,没有任何数据支架的 for 循环。
2025-02-18
怎么做一个知识库智能问答机器人?
要做一个知识库智能问答机器人,主要基于大模型的 RAG 机制,具体步骤如下: 1. 理解 RAG 机制:RAG 机制全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术,结合了检索和生成两种主要的人工智能技术,以提高机器对话和信息处理的能力。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息,然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍,再基于书籍信息给出详细回答,这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力,使生成内容更精确,提升对话 AI 的理解力和回答质量。 2. 创建知识库:创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,通过手工录入方式上传文章内容,并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot:在设计中添加知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。 此外,在飞书中,还可以利用飞书智能伙伴创建平台(Aily)来搭建 FAQ 机器人,它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,能为企业提供简单、安全且高效的环境,帮助轻松构建和发布 AI 应用。
2025-02-18
具身智能是什么?
具身智能是人工智能领域的一个子领域,指智能体(如机器人、虚拟代理等)通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态,如机器人的机械结构,也可以是虚拟形态,如在模拟环境中的虚拟角色。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段,也影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发使智能体能够理解和解释视觉信息,从而进行有效空间导航和物体识别的算法。 具身智能的应用广泛,在机器人领域,特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面,能让机器人更好地理解和适应人类生活环境,提供更自然有效的人机交互。在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域,能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能有三要素:本体(硬件载体)、智能(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、环境(本体所交互的物理世界),本体、智能、环境的高度耦合是高级智能的基础。其行动可分为“感知决策行动反馈”四个步骤,分别由四个模块完成并形成闭环。 尽管具身智能取得了显著进展,但仍面临诸多挑战,如如何设计智能体的身体以最大化其智能表现,如何让智能体在复杂多变环境中有效学习,以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。
2025-02-18
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18
如果通过deepseek构建智能客服
要通过 DeepSeek 构建智能客服,可以参考以下步骤: 1. 效果对比:用 Coze 做小测试进行对比。 2. 如何使用: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 3. 设计思路: 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻调试负担。 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不稳定)。 4. 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向;Thinking Claude 是最喜欢使用的 Claude 提示词,也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源;Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 另外,实现联网版的 DeepSeek R1 大模型的核心路径如下: 1. 拥有扣子专业版账号:如果还是普通账号,请自行升级或注册专业号后使用。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型:访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ,打开火山方舟,找到开通管理,找到 DeepSeek R1 模型,点击开通服务,添加在线推理模型,添加后在扣子开发平台才能使用。 3. 创建智能体:点击创建,先完成一个智能体的创建。 同时,GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文中关于智能代理的部分提到:Anthropic 的《构建有效的代理》是一篇关于 2024 年的精彩回顾,重点关注连锁、路由、并行化、协调、评估和优化的重要性。还可以在加州大学伯克利分校 LLM 代理的慕课中找到更多资料。
2025-02-18
我怎样用低代码工具去构建我的AI智能体?LLM应用?
以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议: 在构建基于 LLM 的应用时,Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案,只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现,开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时,工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务,而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过,对于许多应用来说,优化单个 LLM 调用(配合检索和上下文示例)通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现,例如: 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet(一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器)。 4. Vellum(另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具)。 这些框架通过简化标准的底层任务(如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等)使入门变得容易,但它们往往会创建额外的抽象层,可能会使底层提示词和响应变得难以调试,也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API,许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架,请确保理解底层代码。 此外,还有以下相关工具和应用: 1. VectorShift:能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序,利用大型语言模型(例如 ChatGPT)构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程,无需编码。 2. Unriddle:帮助更快阅读、写作和学习的工具,能简化复杂的主题,找到信息,提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步,为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览(Browserbase、Tiny Fish)、代码解释(E2B)和授权+认证(Anon)已经出现,它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件(如 CRM、ERP)交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法,它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中,然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考:https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents
2025-02-17