Некоторые методы машинного обучения, которые используются для создания автоматических субтитров:

• Распознавание речи (ASR). 1 Система анализирует аудиосигнал и преобразует его в текст. 1 Современные системы ASR используют сложные алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для повышения точности распознавания. 1
• Нейронные сети. 1 Они обучаются на огромных объёмах данных, чтобы распознавать различные акценты, интонации и шумы. 1 Это позволяет им более точно интерпретировать речь и минимизировать ошибки. 1
• Модели глубокого обучения. 3 К ним относятся рекуррентные нейронные сети (RNN) и преобразователи. 3 Эти модели используют огромное количество обучающих данных для повышения точности и общего качества генерируемых субтитров. 3
• Обработка естественного языка (NLP). 23 Сложные алгоритмы NLP помогают уловить предполагаемый смысл и тон диалога, а также справиться с синтаксическими и семантическими сложностями. 3
• Токенизация и лемматизация. 2 Токенизация помогает разделить аудио- или видеофайл на отдельные слова или фразы, а лемматизация позволяет привести слова к их базовой форме для создания более согласованных и понятных субтитров. 2