当前位置: 首页 > backend >正文

02人工智能中优雅草商业实战项目视频字幕翻译以及声音转译之以三方AI模型API制作方式预算-卓伊凡|莉莉

02人工智能中优雅草商业实战项目视频字幕翻译以及声音转译之以三方AI模型API制作方式预算-卓伊凡|莉莉

优雅草卓伊凡面对甲方这样的要求一定是很认真对待和研究的,首先我们既然要做AI软件来处理甲方的需求,通过上篇讲解的底层原理我们很清楚知道实现的逻辑和流程,但是通过方法来说肯定依然还是两种,第一种,自建大模型(借助开源自建训练,前期成本高),第二种,借助第三方AI大模型或者AI厂商的API我们来实现,本篇我们先来讲讲借助第三方实现的方式目前考虑有以下5种思路:

以下是几个支持视频语音翻译(中文→英文)及字幕生成的AI大模型平台,均提供API按需计费服务:


1. OpenAI Whisper + GPT-4(通过OpenAI平台)

  • 功能
    • Whisper:语音转文本(支持多语言,高准确率)。
    • GPT-4:文本翻译润色(中文→英文,可保留语境)。
  • API计费:按音频时长(Whisper)和文本token(GPT-4)计费。
  • 流程
    1. 用Whisper API提取视频中文语音→文本。
    2. 用GPT-4 API翻译文本为英文。
    3. 用FFmpeg等工具将英文字幕嵌入视频。
  • 优势:翻译质量高,支持复杂语境。
  • 链接:https://platform.openai.com

首先第一个来说 open ai 国内是不让用的,因此 不是很方便,

很多人 以为是我们国内不让用,真不是,是open ai 不给我们用 怕我们生产力提升,怕我们进步快,是真的。


2. 阿里云智能语音交互(Alibaba Cloud AI)

  • 功能
    • 语音识别(ASR)支持中文→文本。
    • 机器翻译(MT)支持中英互转。
    • 可生成SRT字幕文件。
  • API计费:按语音时长(ASR)和字符数(MT)计费,价格较低。
  • 优势:适合企业级需求,支持高并发。
  • 链接:https://www.aliyun.com/product/ai/speech


3. 腾讯云语音识别(Tencent Cloud ASR + 翻译)

  • 功能
    • 实时语音识别(中文→文本)。
    • 文本翻译(腾讯翻译君API)。
    • 支持字幕文件生成。
  • API计费:按语音时长+翻译字符数计费。
  • 优势:低延迟,适合国内业务。
  • 链接:语音识别_实时语音识别_录音文件识别_语音转文本服务 - 腾讯云


4. DeepL Pro + AssemblyAI

  • 功能
    • AssemblyAI:高精度语音转文本(支持中文)。
    • DeepL:专业级文本翻译(中文→英文,质量优于GPT)。
  • API计费
    • AssemblyAI按音频小时数计费($0.0006/秒)。
    • DeepL按字符数计费(约$25/百万字符)。
  • 优势:翻译结果更自然,适合专业场景。
  • 链接
    • https://www.assemblyai.com
    • DeepL Translate and Write Pro API

5. 讯飞开放平台(iFLYTEK)

  • 功能
    • 语音转写(中文→文本,准确率高)。
    • 文本翻译(中英互译)。
    • 支持字幕生成。
  • API计费:按调用次数/时长包月或按量付费。
  • 优势:中文语音识别领域领先。
  • 链接:语音转写_语音识别技术_录音文件识别-讯飞开放平台


6. AWS Amazon Transcribe + Translate

  • 功能
    • Transcribe:语音→文本(支持中文)。
    • Translate:文本→英文(按字符计费)。
  • API计费:按音频时长($0.0004/秒)和翻译字符数($15/百万字符)。
  • 优势:全球稳定服务,适合海外业务。
  • 链接
    • Amazon Transcribe – Speech to Text - AWS
    • Machine Translation Service — Amazon Translate — Amazon Web Services

实施建议

  1. 简单流程

  1. 工具链
    • 语音提取:FFmpeg(开源)。
    • 字幕生成:SRT工具库(如pysrt)。
  1. 成本优化
    • 短视频优先用OpenAI/DeepL(质量高)。
    • 长视频用阿里云/腾讯云(成本低)。

根据需求规模和预算选择即可,多数平台提供免费试用额度。

以上几种方案都是实施方案,可行的方案。

http://www.xdnf.cn/news/16405.html

相关文章:

  • linux 板卡实现vxi11服务
  • 阿里 Qwen3 四模型齐发,字节 Coze 全面开源,GPT-5 8 月初发布!| AI Weekly 7.21-7.27
  • 初识 docker [上]
  • 《 接口日志与异常处理统一设计:AOP与全局异常捕获》
  • P图太假?AI一键融入背景!
  • vLLM 的“投机取巧”:Speculative Decoding 如何加速大语言模型推理
  • 【优选算法】BFS解决FloodFill算法
  • 零基础学习性能测试第五章:JVM性能分析与调优-GC垃圾分代回收机制与优化
  • 死锁出现的原因
  • 《计算机组成原理与汇编语言程序设计》实验报告四 Debug及指令测试
  • #影·数学计划# N1 一元一次方程讲解 未完待续
  • 基于STM32的智能康养木屋监测系统
  • vector使用和模拟
  • 在本地环境中运行 ‘dom-distiller‘ GitHub 库的完整指南
  • openshift AI 2.22安装的需求
  • 人工智能与城市:城市生活的集成智能
  • 基于 LSTM 与 SVM 融合的时间序列预测模型:理论框架与协同机制—实践算法(1)
  • Wireshark TS | 发送数据超出接收窗口
  • Frontiers in Psychology投稿LaTeX(三)
  • 元宇宙中的“虫洞“:技术实现、应用场景与未来挑战
  • J3160迷你小主机 性能测试 对比i3-4170 以及服务器
  • Python Pandas.qcut函数解析与实战教程
  • RS485转profinet网关如何让JRT激光测距传感器开启自动模式连续测量模式
  • 数据结构基础内容(第九篇:最短路径)
  • DP之背包基础
  • AutoLabelImg:高效的数据自动化标注工具和下载
  • Gradio.NET 中文快速入门与用法说明
  • 2025年7月25日-7月26日 · AI 今日头条
  • 在Luckfox Lyra(Zero W)上将TF卡格式化为ext4文件系统
  • 《 集成异步任务与定时调度:线程池与任务中心设计》