youtube的实时字幕是youtube用户观看视频必须要使用到的操作流程。youtube实时字幕是所有喜欢youtube网站的人们非常关心的主要内容。
youtube实时字幕技术难点
对于机器来讲，若是用户要想通过视频生成字幕，需要通过声音读取、神经网络算法（里面含有对音频分析、过滤、转换、调整、修正、输出等）…乃至到最后显示的进程，每一步都须要必定耗时。尽管在理论上能够提升到非常快，然而现实情况下花的时间都要更长，对神经网络算法的性能来说也是强大磨练。假设是在线播放或直播，对机器运算压力也更大，更容易引起延迟的现象。
youtube实时字幕难点体现
youtube实时字幕技术难点体现在哪些方面，往下看进行解答。
a.音源复杂性，例如多角色、音源混杂、语言规范性等问题。
b.瞬时运算压力，实时，表明着能够供机器“思考”的时间使非常短的，或许来不及修正就要进行输出了。
c.其他干扰因素
youtube实时字幕方案
在电脑端，现存的youtube实时字幕方案有哪些
1).字幕文件（传统模式，多为人工、人机合作）
由字幕组或其他组织创作并上传相关字幕到云端，其他人得到字幕后，在线/离线播放时直接外挂。（相关字幕网站有非常多，例如SubHD、Subom、伪射手、字幕库、OpenSubtitles、A7美剧字幕站..等等。重点对准影视剧视频）
2).压制字幕（机器翻译、人工校正）
首先要先通过机器翻译加上人工校正做好字幕，审核通过后连同视频一并压制并上传分发到不同的视频网站。经常见到的例如柚子木、远鉴字幕组等等，成员各司其职负责翻译、打轴、校正、压制等工作。
3).机器学习+神经网络算法生成字幕
重点是根基AI技术跟算法，DNN（深度神经网络技术）、Residual/Highway 网络与粗粒度建模单元等，实现机器自动识别。例如：
有一些网站或服务器能够对用户上传的视频声音通过软件程序算法或调用相关API自动识别并生成字幕（需要等待必定时间，并且通常都是要进行付费，免费的较少），用户能够在线上直接预览、下载或压制字幕。
此外，对待一些已经压制（合成版）外语字幕的视频，有的软件通过OCR提取再翻译来达成观看需求。
这里再说一下YouTube。如今YouTube基本能够被叫做观看体验最好的在线视频平台（之一）。它可以在必定程度上实现实时字幕，然而这个“实时”只是播放体验上的，而非后台实时处理上。
正常情况下，假设视频语言在YouTube支持的语种范围内，在创作者将视频上传完一段时间后服务器就会自动识别生成字幕。用户播放时再直接读取已生成的识别字幕并显示，显示时有种进度条跃进的感觉；而且，若是用户细心察看的话能够发觉有时字幕会提前语音半秒左右，进一步讲明了系统会预读字幕。
这也是为什么有的人在YouTube观看视频发现字幕特别准，而有的人收看到的机翻字幕却乱七八糟的理由，由于前者大多数是通过人工二次核验校正了。
直播字幕能够说才是最靠近实时字幕的场景，要求也就更高。如今讯飞、YouTube跟Microsoft PowerPoint必定程度上都已经能够实现该类字幕需求，只是对比来讲如今还不算完全成熟，只面向特殊用户进行开放了。
youtube的实时字幕不管是对youtube平台还是youtube用户来说都是占据重要地位的。
