韩国总统尹卡卡突然讲话，国内社交媒体的一群大佬也蒙了圈，这要是米国大统领突然发表讲话，凭借大家不俗的英语能力，快速拿到第一手消息不在话下，但是面对小语种，大多数人就无能为力了。等到有权威媒体报道，才知道尹卡卡冲冠一怒为红颜，为了老婆要和对手殊死一搏。
这里就要谈到 AI 的视频理解能力了，现在大品牌的 AI 都支持视频理解能力，不过相对成本比较高，主要是捕捉视频帧，然后批量提交给多模态模型理解，我这里介绍的方法是通过 ASR （ Automatic Speech Recognition ）技术加上关键帧图片的的组合的方案，这个模式针对小视频比起直接视频理解没有太大优势，针对较大的视频成本优势就比较大了。
当然大品牌的 AI 可能也采用类似的技术，比如 ChatGPT 的 ASR1 分钟的语音识别费用在 4 分钱左右，但是由于 ASR 在本地部署并不需要特别好的配置就能取得顶级的效果，所以还是可以便宜不少。
技术概述
拆解一下流程
使用 ASR 技术将语言转成文本，这里推荐转成包含时间戳的文本，这样可以直接制作成字幕，这里有 2 种解决方案：
技术详解
下载视频
首先我们要能下载到视频，这个大家就各显神通了，相信大家都有技术储备
获取音频
如果没有视频，可以采用监听麦克风听录的办法
如果有，我们通过 ffmpeg 就可以分离音频，我们可以叫 AI 教教我们
将 C:\Users\lgc653\Downloads\HarvardXSOC1.longx-V004200.mp4 的音频分离出来
AI 告诉我们
ffmpeg -i "C:\Users\lgc653\Downloads\HarvardXSOC1.longx-V004200.mp4" -q:a 0 -map a "C:\Users\lgc653\Downloads\HarvardXSOC1_audio.mp3"
语音转文本
这里用两种方案都可以，偶尔用用直接上 API ，长期使用建议自己搭建
ChatGpt whisper
ChatGpt 的方案需要注意的是response_format参数，建议使用 verbose_json ，这样可以获得带有每句话 start 、end 时间戳的 json ，可以精准制作字幕
基于 fasterwhisper 自建
这个网上流程比较多了，我就不详细讲了，只要机器不是太差，识别效果是非常优秀的，同样也支持 start 、end 的时间戳
返回的 json 格式
统一成如下格式
[{"start": "0.0000", "end": "9.0000", "text": "……", "language": "en"}]
大模型文本处理
这个大家应该都会吧，就是把之前生成的文本发送给大模型，如果你想做的更好些，可以截取几个关键帧的图片一起提交给大模型，因为通过声音文本大模型没办法确认讲话者是谁，场景在哪里。
难点就是在要求大模型返回 json 时，可能会有 2 种选择，一种是Function calling，另外一种是自己解析，这些都大同小异。
生成字幕文件
根据之前的 json 转换为字幕文件，了解一下 srt 和 vtt 格式即可，其实把 json 贴给 AI ，要它给你封装 2 个函数就行了，绝对比你干得好。
产品实现
根据以上的技术流程，大家可以看看效果
转换为字幕
结合字幕和截取的图片进行视频理解（认出了是韩国政要，但是没有认出是尹卡卡）
