LLM-basierte semantische Verarbeitung von Untertiteln
Der Untertitelungsprozess von KrillinAI verwendet ein zweistufiges intelligentes System: Zunächst wird der Untertiteltext von der Whisper-Spracherkennungsmaschine transkribiert und dann mithilfe eines großen Sprachmodells semantisch analysiert. Diese Innovation unterscheidet sich von herkömmlichen Untertitelungstools mit Zeitschnitten:
- Dynamischer Unterbrechungsalgorithmus: Dynamische Anpassung der Untertiteldauer auf der Grundlage von Sprachpausen, semantischer Integrität und Textkomplexität
- Kontextsensitivität: Erhaltung der Integrität von Dialogpassagen und Vermeidung der Aufteilung einer vollständigen Semantik in mehrere Untertitel
- Intelligente Zeilenumbrüche: Optimiert das Textlayout automatisch entsprechend der Videoauflösung, um die Lesbarkeit zu gewährleisten
Das System integriert standardmäßig das GPT-Modell von OpenAI für die semantische Analyse und unterstützt auch die Umstellung auf das lokal eingesetzte FasterWhisper-Modell. Die Testdaten zeigen, dass diese Methode 27% weniger Fehler bei der Anzeige von Untertiteln verursacht als die herkömmliche Methode des Slicing mit fester Dauer, was besonders bei komplexen akademischen Inhalten oder schnellen Dialogszenen von Vorteil ist.
Was die technische Umsetzung betrifft, so hat der Entwickler ein Modell zur Bewertung der semantischen Kohärenz entwickelt, so dass das System bei der Erkennung von Interpunktion, Intonation oder logischen Konnektiven automatisch die Länge der Untertitel verlängert, bis das Ende der semantischen Einheit abgeschlossen ist.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKrillinAIDie
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