主要介绍了使用Python和百度语音识别生成视频字幕，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

网上很多地方都可以找到麻省理工算法导论的公开课，可是大部分都没有中文字幕，这里是这个课程的字幕，花了很大力气才弄到的 和大家分享了

Submerge 支持你播放器上几乎所有的电影视频，比如你的电脑，智能手机，便携设备，或游戏控制台中的所有视频文件。Submerge 都能够完美知错字幕，你可以为最常见的设备在短短的几下点击后导出影片副标题。 Submerge也有一个内置的字幕搜索和下载工具，使得寻找合适的字幕变得很容易。它还具有内置的全屏播放，这样你就可以直接在Submerge看字幕电影。

视频自动加字幕软件win版video-srt-gui-ffmpeg-0.2.6-x64 有教程有插件

视频字幕 视频字幕是一种基于序列到序列学习的编码器解码器模式。 它以视频作为输入，并生成描述视频中事件的标题。 字幕的重要性在于其以多种方式使视频更易于访问的能力。 自动视频字幕生成器可帮助更好地搜索网站中的视频。 它可以根据其内容更容易地用于视频的群集。 目录 灵感 当我遇到视频字幕时，我正在寻找一些新项目，但我意识到缺乏好的资源。 我希望这个项目可以使人们更轻松地实现视频字幕。 样品结果 这是对测试数据的实时预测的一个片段。 数据集 该项目基于数据集。 它包含1450个培训视频和100个测试视频。 设置 克隆存储库： git clone https://github.com/Shreyz-max/Video-Captioning.git 视频字幕生成器： cd Video-Captioning 创建环境： conda create -n video_caption python

视听视频字幕 这是我通过使用pytorch框架使用MSR-VTT数据集为视频字幕构建的项目，该框架涉及视觉和音频信息。 视频的视觉内容被预处理成固定数量的帧，馈入经过预训练的深度CNN（例如，ResNet 152）以提取特征，并馈入LSTM编码器。 对于音频内容，它们被预处理为MFCC，并馈入另一个LSTM编码器。 然后，将两个LSTM编码器的输出和隐藏状态通过平均池化（或多级注意，以及子总和单元 ）进行组合，然后进一步馈入LSTM解码器以生成字幕。 整个项目的基本结构是从导入的。 要运行该项目，您需要以下依赖项： Python3 运行模型的步骤 第一步是预处理视频和字幕 $ python preprocess.py --video_dir path/to/the/training/video/directory --output_dir path/to/the/features/

快剪切是我在某个平台买来的，现在分享给大家，无需开会员也可以用，永久免费使用。

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视频字幕制作

基于vs2010 opencv2.4.8。 每35帧加载视频存储画面 检测文字 描述文字区域。 参考论文 一种视频字幕检测和识别的方法.pdf