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这几个免费字幕在线工具你一定喜欢：视频字幕提取，字幕在线翻译，双字幕合并
今天会用到一个软件、三个在线工具，分别字幕格式提取，字幕翻译，和字幕合并 视频字幕翻译教程 1.剪映专业版生成字幕 首先我们需要用的的工具是剪映，用来识别生成字幕，但是是单个语言。没有翻译。 我们需要把剪映生成子的字幕提取出来。 生成独立的srt格式的字幕 步骤：先导入视频—文本—智能字幕—开始识别 2.提取剪映字幕 这是不同系统的默认目录，即使你的剪映装到其他盘，草稿字幕也是在这个默认目录里面的 Windows 目录：C:\ 随后如图，点击箭头→，选择srt格式的字幕。 4.合并双语字幕 点击网址：https://www.nandongni.com/zmhb 将源字幕，和翻译的字幕挨个填进去，不用做其它的更改。 按钮选择第二个，点击提交就自动将字幕变成双语字幕了。 视频教程也是有的： https://www.bilibili.com/video/BV1vR4y1x7Ap
42.1K50编辑于 2021-12-16 - 来自专栏程序员小助手
短视频字幕提取合成超简单，掌握ffmpeg这个小技巧
引言 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。 ? 好消息是，字幕制作的软件很专业很好用，而且上手超级简单。 坏消息是，如何把字幕合成到视频音频文件内？或者把字幕文件从视频文件提取出来，都需要不少工具！ 我们今天讲解使用 ffmpeg 解决大家的这个痛点。 =input.mkv:si=4[v]" -map "[v]" -map 0:a:0 -c:a copy output.mp4 如果有字幕组，专门给音视频文件配上字幕。 像国内比较常见的对国外影视作品的引进，需要翻译人员制作字幕，那么翻译组生成字幕文件后，如何合并入音视频文件内呢？ 找一段高清完备的音视频，尝试着从中提取或合成新的文件，实践起来吧。
4.7K20发布于 2020-06-04 - 来自专栏细嗅蔷薇
提取哔哩哔哩(B站)视频中的字幕文件
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。 ? 这时候我们可以用哔哩哔哩UWP版把视频下载下来之后，提取其中的外挂字幕文件即可。 打开后会发现B站的字幕文件不是用srt格式的标准实现的，那我们可以先查一查srt格式（视频软件普遍支持srt支持来外挂字幕）的规范是怎么样的。 srt格式的书写规范大概为： ? 注：srt格式文件名应该与所对应视频文件名一样，即“96370545_1_0.srt”与“96370545_1_0.mp4” 这样用potplayer之类的视频软件就可以播放了。 ? 参考：如何编写srt或txt格式字幕 用记事本写srt视频字幕文件 版权所有：可定博客 © WNAG.COM.CN 本文标题：《提取哔哩哔哩(B站)视频中的字幕文件》 本文链接：https://wnag.com.cn
29.4K20发布于 2020-04-20 - 来自专栏Python小屋
Python视频处理案例三则：剪辑与拼接、提取音频、添加字幕
本文应用均以avi格式的录屏视频文件为例。 应用1、提取视频文件中的音频 ? 在命令提示符环境中执行该程序（后面两段程序也在命令提示符环境中执行）： ? 应用2、删除视频中的音频 ? 应用3、视频剪辑、拼接、添加字幕 ? 上面三段代码生成的结果文件： ? 添加字幕后的视频效果图： ?
6.6K31发布于 2019-08-27 - 来自专栏翩翩白衣少年
撸⼀套视频字幕提取⼯具，体验完美！
最近在探索⼤模型应⽤开发时，我尝试将多模态能⼒与OCR技术结合，构建⼀套⾼度⾃动化的【AI视频字幕提取⼯具】。 为什么要做字幕提取？ 说到视频字幕提取，很多⼈第⼀反应是“直接⽤播放器不是有吗？” 点击“开始提取”，⼯具⾃动分帧并调⽤ PaddleOCR API 逐帧识别字幕； 3. 识别结果会按时间顺序⾃动合并、排序，去除重复内容，最终以表格形式在界⾯展示； 4. （字幕提取结果） （提取到的字幕结果） （保存下来的原始JSON数据） 应⽤场景拓展 除了最常⻅的字幕提取，基于这个⼯具我还发现了很多有趣的应⽤： • ⾃动视频摘要：结合⼤模型，把所有字幕聚合⽣成视频摘要 通过本次实践，PaddleOCR 在视频字幕提取场景中展现了其核⼼价值：精准的识别能⼒确保了字幕⽂本的准确提取，⽽完整的坐标和结构化输出则为后续的时序对⻬、位置过滤和可视化展示提供了坚实基础。
1.5K10编辑于 2026-03-16 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【短视频运营】短视频剪辑 ③ ( 添加字幕 | 智能识别字幕 | 修改字幕 | 字幕预设 | 字幕换行 | 使用字幕作为封面主题 )
文章目录 一、添加字幕 ( 智能识别字幕 ) 二、修改字幕 ( 字幕预设 | 字幕换行 ) 三、使用字幕作为封面主题 一、添加字幕 ( 智能识别字幕 ) ---- 在 素材 面板中 , 选择 " 文本 " 选项卡 , " 智能字幕 " , 然后选择 " 识别字幕 " , 即可设置字幕 ; 点击开始识别后 , 会将视频中的人声 , 自动转为字幕 ; 如果视频中没有人声 , 会提示 , 该视频没有人声 , 未识别到字幕 ; 如果成功识别出字幕 , 会显示如下内容 , 在时间轴视频的上方 , 会出现 TI 字幕对应的时间轴 ; 二、修改字幕 ( 字幕预设 | 字幕换行 ) ---- 在 " 时间轴 " 上 , 选择 智能识别 的字幕 , 可以在右上角的 " 文本 " 面板 , 修改字幕的文字 , 字体 , 样式 , 颜色 , 预设 等属性 ; 选择 预设样式 , 字幕就会变成如下样式 : , 点击默认文本 右下角的 加号 按钮 , 将其添加到轨道中 , 然后拖动该字幕位于视频的位置 ; 右上角的 面板中 , 编辑该字幕内容 , 为字幕选择样式 , 最终在 播放器 中查看该 视频标题 字幕的样式
4K20编辑于 2023-03-30 - 来自专栏云计算运维
使用 SubSync 自动同步视频字幕
（本文字数：1331，阅读时长大约：2 分钟） 让我分享一个场景：当你想要观看一部电影或视频，而又需要字幕时，在你下载字幕后，却发现字幕没有正确同步，也没有其他更好的字幕可用。现在该怎么做？ 你可以 在 VLC 中按 G 或 H 键来同步字幕。它可以为字幕增加延迟。如果字幕在整个视频中的时间延迟相同，这可能会起作用。但如果不是这种情况，就需要 SubSync 出场了。 即使音轨和字幕使用的是不同的语言，它也能发挥作用。如果有必要，它也支持翻译，但我没有测试过这个功能。 我播放一个视频不同步的字幕进行了一个简单的测试。 令我惊讶的是，它工作得很顺利，我得到了完美的同步字幕。 使用 SubSync 很简单。启动这个应用，它会让你添加字幕文件和视频文件。 image.png 你需要在界面上选择字幕和视频的语言。 image.png 请记住，同步字幕需要一些时间，这取决于视频和字幕的长度。在等待过程完成时，你可以喝杯茶/咖啡或啤酒。 你可以看到正在进行同步的状态，甚至可以在完成之前保存它。
2.9K30发布于 2021-09-01 - 来自专栏麻文华的专栏
我们教电脑识别视频字幕
主要从事图像识别、目标检测跟踪等理论和应用研究，在领域内重要学术会议、期刊上发表论文4篇，申请相关专利2项。 另一方面，视频中的字幕往往携带了非常精准关键的描述信息，从识别字幕的角度去理解视频内容成为了相对可行的途径。 识别字幕文本通常需要两个步骤：字幕定位、文本识别。 字幕定位，即找出字幕在视频帧中所处的位置，通常字幕呈水平或竖直排列，定位的结果可以采用最小外接框来表示，如图1所示。字幕文本识别，即通过提取字幕区域的图像特征，识别其中的文字，最终输出文本串。 字幕文本识别 字幕文本识别通常采用的方法是首先根据行区域内的灰度直方图投影，切分单字区域，然后针对每个单字区域进行灰度图像归一化、提取梯度特征、多模版匹配和MCE（最小分类误差）分类。 图4：字幕区域的切分 切分环节给出了单个字符区域，针对该区域，采用CNN模型提取特征来进行单字识别。
10.6K40发布于 2017-04-06 - 来自专栏Python小屋
Python根据字幕文件自动给视频添加字幕（通用版）
功能描述： 根据给定的字幕文件中的字幕信息，自动给视频添加字幕，运行程序后输入要添加字幕的视频文件和对应的字幕文件路径即可。 实际使用时不需要对程序做任何修改，只需要根据实际的视频内容来修改字幕文件就可以，自动把字幕文字添加到视频下方并居中显示。 字幕文件格式： ?
6.2K10发布于 2020-03-19 - 来自专栏用户6269484的专栏
科普常识：视频字幕的历史
添加描述 字幕卡 字幕的祖宗是「字幕卡」（intertitles）。早年的无声电影里，所有要用语言表达的内容都是印在硬纸板上然后拍下来，插在电影的序列之间来辅助讲故事。 早期字幕卡上的文字已经具备现代字幕的一些特点，比如用标点符号来辅助阅读（这一点在中文影视圈还需加强），比如在字幕卡的结尾用三点省略号来表示这个句子尚未完结。 但是，作为更廉价的解决方案，字幕得到了进一步的发展。 字幕的兴起 丹麦和法国在1929年开始发行配字幕的电影，成为了最早接受配字幕电影的国家。 字幕技术的发展 最早的现代意义上的字幕也在无声电影发展的早期就出现了。在没有计算机技术支持的年代，上字幕也是一个技术难题。上字幕的技术在整个二十世纪经历了很多变化与发展。1909年，M. N. Topp注册了一种幻灯机的专利，可以把字幕投射到字幕卡的侧面或者下方。这是使用光学方法上字幕。到1930年代，挪威开发出了机械力学原理的上字幕方法，而匈牙利开发出了热力学原理的上字幕方法。
3.2K40发布于 2019-12-25 将音频（mp3）与字幕（SRT）转换为视频（mp4）
Zhoubing# @datetime:2024/8/4 15:05# @software: PyCharm"""将音频与字幕合成为视频（添加图片）"""from moviepy.editor import *## mp3转mp4# 添加音频文件audioclip = AudioFileClip(r"audio.mp3")# 给视频添加图片videoclip = ImageClip("image.jpg" )# 设置视频时长videoclip = videoclip.set_duration(audioclip.duration)# 把音频文件添加到视频剪辑中videoclip = videoclip.set_audio (audioclip)# 保存视频文件videoclip.write_videofile("output_video.mp4", fps=24)MP4与SRT合并第二步按理来说其实也能用moviepy实现 在当前路径下打开命令行，输入ffmpeg -i "output_video.mp4" -vf subtitles="test.srt" output_srt.mp4,最终生成结果文件output_srt.mp4
2K10编辑于 2024-08-12- 来自专栏前端进阶学习交流
使用Python正则表达式提取字幕
这里【月神】其实在上图中已经给了一个思路了，后来【瑜亮老师】也给了一个思路，如下图所示： 后来粉丝自己也在其他群得到了一个解答，如下图所示： 代码，如下所示： 序号列表 = [x for x in 字幕文件 ='\n'] 后来【瑜亮老师】提出一个疑问，明明是要字幕中的文字，为啥提出来的需求是取数字？粉丝自己也说了自己的理由。 4 00:00:06,400 --> 00:00:09,216 你往里再坐一点。 ？？ 5 00:00:09,984 --> 00:00:10,496 好。 4 00:00:06,400 --> 00:00:09,216 你往里再坐一点。 ？？ 5 00:00:09,984 --> 00:00:10,496 好。
1.6K10编辑于 2022-08-17 - 来自专栏大前端（横向跨端 & 纵向全栈）
CSS 3.0实现视频字幕悬停特效
给大家分享一个用CSS 3.0实现的视频字幕悬停特效，效果如下： 以下是代码实现，欢迎大家复制粘贴和收藏。 <! initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"> <title>CSS 3.0实现视频字幕悬停特效 <video src="https://klxxcdn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/histudy/hrm/media/bg1.mp<em>4</em>"
视频标题一 <video src="https://klxxcdn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/histudy/hrm/media/bg2.mp<em>4</em>"
1.2K20发布于 2020-11-26来自专栏算法与数据之美B站视频之CC字幕抓取
出于某些不可告人的特殊原因，我需要得到某个B站视频的 「 字幕 」，自己手动记录字幕实在过于繁琐，每几秒都会有字幕不断地更新，一个1小时的视频字幕的收集便是一个浩大的工程~ 因此我再次召唤我的好帮手 网络爬虫 这个CC字幕我们可以再视频中拖放至任意位置，十分便捷，经过观察发现，该字幕显式地放在一个json之中，而这个json又可以通过Network找到。 ? 上图中的 subtitle_url 便给出了字幕json的链接，而访问该链接可以得到该视频的所有字幕信息。 由此我们找到了所需的详细字幕信息所在的位置，思路也非常清晰，先模拟访问该视频页面获取字幕的json链接，再将json链接中包含的信息按照srt文件的格式下载到本地。 return data 这样我们就可以得到某个视频的CC字幕，如果想要爬取的视频的字幕不是CC字幕的话，是无法通过上述代码爬取的。
3.1K20发布于 2020-01-17来自专栏呱牛笔记使用ffmpeg给视频自动添加字幕
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！ 关键功能点，给视频自动添加多语种字幕，大概的实现流程： 1、视频中音频部分提取！ -> 源码改造ffmpeg，或者直接命令提取，大多数三方识别平台只识别PCM，所以提取再加上转码，可以参考：https://www.zhihu.com/question/389948583 ffmpeg # 例如，以下是将t1801.mp4文件，去除视频流并用pcm_s16le进行音频编码，输出文件也采用s16le编码，同时音轨为1且采样频率为16000： ffmpeg -i t1801.mp4 -vn -> 使用商用的API，百度、腾讯等云服务商均有提供机器翻译API; 4、将文字+时间戳生成外挂式SRT字幕文件，后台服务程序处理即可！
4.4K20编辑于 2023-05-02开源短剧翻译平台的OCR字幕提取技术：从视频帧到SRT的完整链路（2026）
字幕是在后期剪辑时直接烧录进视频画面的——行话叫"硬字幕"或"内嵌字幕"。这意味着你拿到的源文件是一个 MP4，字幕像素与画面图层融合，无独立可编辑文本轨道，没有任何结构化的文本数据可以直接拿去翻译。 要翻译，第一步必须解决：把字幕从视频帧里提取出来，还原成带时间轴的 SRT 文本文件。这件事听起来简单，工程上并不轻松。 二、OCR字幕提取10步处理链路详解Step 1｜加载视频文件（进度 10%）第一步是文件解析，不是 OCR。 系统需要读取视频文件的容器格式（MP4 的容器是 MPEG-4），解封装出视频流和音频流，获取基础元数据：分辨率、总帧数、编码格式（H.264/H.265）、色彩空间。 Step 4｜提取关键帧，执行OCR处理（进度 40%）关键帧提取是整个链路里计算量最集中的环节。
72510编辑于 2026-04-29来自专栏编程直播室视频一键识别生成字幕
前不久我介绍了通过视频生成字幕的技术原理（博客、B站），我现在把这个功能打包成一个易于操作的界面，如下图所属： ? 图片 操作非常的简单，打开程序后，点击上面【打开要识别的视频按钮】，就会弹出下图的打开文件对话框，选择需要生成字幕的视频： ? 图片 稍等片刻，待程序识别并生成完成后就弹出如下保存对话框，填写要保存的字幕文件名就可以了： ? 图片 最后生成类似如下的文件就可以在你的视频编辑软件中进行合并了。 ? 图片 软件下载
3.3K30发布于 2020-02-25来自专栏mac软件推荐4K YouTube to MP3(Mac视频音频提取工具)
4K YouTube to MP3 for Mac是mac平台上一个简单易用的音频提取软件，专门用于从YouTube，VEVO，SoundCloud和Facebook以MP3，M4A，OGG进行音频提取 4K YouTube to MP3(Mac视频音频提取工具) 4K YouTube to MP3专门用于从YouTube，VEVO，SoundCloud和Facebook以MP3，M4A，OGG进行音频提取 从YouTube视频中提取音频，并保存为高质量MP3，M4A或OGG格式。下载完整的YouTube列表播放或频道并生成M3U文件。自动将下载曲目倒入iTunes并上传至您的iPhone或iPod。 从SoundCloud，Vimeo，Flickr和DailyMotion视频下载和提取音频曲目。从嵌入式HTML页面视频提取音频曲目。从YouTube上下载有声电子书。 在您的PC，Mac或Linux上使用4k YouTube-mp3转换器，无论什么操作系统。
2.3K30编辑于 2022-11-17来自专栏深度学习和计算机视觉OpenCV视频分析背景提取与前景提取
基本思想 OpenCV中支持的两种背景提取算法都是基于模型密度评估，然后在像素级对图像进行前景与背景分类的方法，它们具有相同的假设前提 – 各个像素之间是没有相关性的，跟它们算法思想不同的方法主要是基于马尔可夫随机场理论 基于像素分类的背景分析方法 自适应的背景提取（无参数化/ KNN） 基于GMM的背景提取 基于模糊积分的背景提取 这些背景建模的方法一般都可以分为如下三步完成 背景初始化阶段(背景建模提取) 前景检测阶段 (视频分析，前景对象检测) 背景维护与更新(视频分析过程中) 视频分析中，工作方式如下： 算法介绍 实现对前景与背景像素级别的建模，最常见的是RGB像素的概率密度分布，当对象没有变化的时候，通过连续的 if c == 27: break else: break cv.destroyAllWindows() 运行结果 画面解释：最左侧是输入视频的一帧
2K10编辑于 2021-12-13来自专栏贾志刚-OpenCV学堂OpenCV视频分析背景提取与前景提取
阅读本文，用时3～5mins 基本思想 OpenCV中支持的两种背景提取算法都是基于模型密度评估，然后在像素级对图像进行前景与背景分类的方法，它们具有相同的假设前提 – 各个像素之间是没有相关性的，跟它们算法思想不同的方法主要是基于马尔可夫随机场理论 基于像素分类的背景分析方法 自适应的背景提取（无参数化/ KNN） 基于GMM的背景提取 基于模糊积分的背景提取 这些背景建模的方法一般都可以分为如下三步完成 背景初始化阶段(背景建模提取) 前景检测阶段 (视频分析，前景对象检测) 背景维护与更新(视频分析过程中) ? 视频分析中，工作方式如下： ? 算法介绍 实现对前景与背景像素级别的建模，最常见的是RGB像素的概率密度分布，当对象没有变化的时候，通过连续的N帧进行建模生成背景模型 ? 画面解释：最左侧是输入视频的一帧，有一只小兔子在跑，中间是背景建模，右侧是前景检测，生成的移动对象mask，可见小兔子作为移动目标被成功捕获！
5.6K45发布于 2019-05-22
腾讯云开发者
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