Как получить текст из видео? - коротко
Для получения текста из видеоматериала применяют автоматическое распознавание речи (ASR) – загрузите файл в сервис YouTube, Google Speech‑to‑Text, ABBYY Speech Cloud или любой онлайн‑конвертер и включите генерацию субтитров. Сгенерированные субтитры можно скачать в формате SRT или скопировать в любой текстовый редактор.
Как получить текст из видео? - развернуто
Текст, появляющийся в видеоматериале, можно извлечь двумя основными способами: преобразовать звуковую дорожку в письменный вид и распознать надписи, встроенные в кадры. Оба подхода требуют отдельной подготовки и подбора инструментов, но при правильном сочетании дают полностью готовый результат.
Первый этап — получение речи из аудио. Нужно отделить звуковую дорожку от видеофайла, что делается любой программой для работы с мультимедиа (FFmpeg, HandBrake, VLC). После получения чистого аудиофайла его подают в систему автоматического распознавания речи (ASR). На рынке доступны облачные сервисы (Google Cloud Speech‑to‑Text, Яндекс SpeechKit, Microsoft Azure Speech, IBM Watson) и открытые решения (Whisper от OpenAI, Vosk, Kaldi). Выбор зависит от требуемого языка, наличия специализированных моделей и бюджета. Для повышения точности рекомендуется предварительно очистить звук от шума, нормализовать громкость и, при необходимости, разбить длинный файл на короткие отрезки. После распознавания получаем последовательность строк с указанием времени появления, что удобно использовать для создания субтитров.
Второй путь — распознавание текста, отображаемого непосредственно в кадре. Сначала видеоматериал разбивается на отдельные изображения. Это делается тем же FFmpeg, задав нужный интервал (например, один кадр в секунду) или выделив только те кадры, где присутствует надпись. Затем к каждому изображению применяется оптическое распознавание символов (OCR). Наиболее популярные движки: Tesseract (open‑source), Google Cloud Vision, ABBYY FineReader, Amazon Textract. Качество распознавания сильно зависит от подготовки изображений: контрастность, устранение артефактов, выравнивание текста. Часто применяют предварительные фильтры (бинаризация, увеличение резкости, удаление фона). После обработки всех кадров полученные строки собираются в единый документ, при необходимости объединяются по времени появления.
Ниже перечислены ключевые шаги, которые обычно включаются в рабочий процесс:
- Извлечение аудио – использовать FFmpeg:
ffmpeg -i video.mp4 -vn -acodec copy audio.aac. - Очистка звука – применить фильтры шумоподавления (sox, Audacity) и нормализацию уровня.
- Распознавание речи – загрузить аудио в выбранный ASR‑сервис, указать язык и формат вывода (plain text, JSON с тайм‑кодами).
- Разбиение видео на кадры –
ffmpeg -i video.mp4 -vf fps=1 frame_%04d.png(один кадр в секунду) или более точный подбор интервала. - Подготовка кадров – выполнить коррекцию яркости/контрастности, удалить лишний фон, при необходимости обрезать область с текстом.
- Запуск OCR – скрипт, который проходит по всем изображениям, отправляет их в движок и сохраняет результат.
- Сборка финального текста – объединить распознанные субтитры и надписи, устранить дубли, отформатировать в удобный вид (SRT, TXT, DOC).
Для повышения точности часто используют гибридный подход: сначала получают субтитры через ASR, затем дополняют их OCR‑результатами, если в ролике присутствуют графические подписи, титры или пояснительные надписи. При необходимости финальный документ проходит ручную проверку и правку: исправляются ошибки транслитерации, поправляются названия, добавляются знаки препинания.
Если нет желания настраивать собственный конвейер, можно воспользоваться готовыми сервисами, которые предлагают «все в одном»: Rev.com, Sonix, Trint. Они принимают видеофайл, автоматически обрабатывают звук и изображение, а результат выдают в виде готовых субтитров или текста.
В итоге получение текста из видеоматериала — это последовательность операций: отделение аудио, его распознавание, выделение кадров, OCR, объединение результатов и финальная корректировка. При правильном выборе инструментов и соблюдении рекомендаций по подготовке данных процесс занимает минимум времени и обеспечивает высокую точность.