Распознавание речи в видеоматериалах работает на основе технологии автоматического распознавания речи (ASR). 15 Она анализирует аудиосигнал и преобразует его в текст. 1

Процесс проходит в несколько этапов: 2

1. Анализ аудио. 2 Звуковой сигнал разбивается на небольшие фрагменты, которые затем анализируются с помощью алгоритмов цифровой обработки сигналов (DSP). 2 Цель — выделить важные частоты, которые характерны для человеческой речи, и отфильтровать шум. 2
2. Акустическая модель. 2 Она интерпретирует звуки как фонемы — мельчайшие единицы речи. 2 Модели обучаются на огромных наборах данных, чтобы уметь распознавать, какие именно звуки соответствуют словам, даже если они произносятся с разными акцентами и на фоне шума. 2
3. Лексическая и языковая модели. 2 После того как звуки превращены в фонемы, система должна понять, какие это слова и как они связаны между собой. 2 Здесь вступают в игру языковые модели, которые помогают системе учитывать контекст и грамматические правила, что особенно важно в сложных предложениях. 2
4. Синхронизация текста с видео. 1 Система анализирует временные метки и синхронизирует субтитры с конкретными кадрами видео. 1 Это позволяет обеспечить точное соответствие между произносимыми словами и отображаемыми субтитрами. 1
5. Постобработка и корректировка. 1 Система может выполнять постобработку текста для улучшения его качества. 1 Это включает исправление грамматических ошибок, добавление пунктуации и форматирование текста. 1

Современные системы ASR используют сложные алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для повышения точности распознавания. 1