智能字幕

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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