自動生成字幕的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

NLP大神RNN網路：Python原始程式碼手把手帶你寫

為了解決自動生成字幕的問題，作者李永華,曲宗峰,李紅偉 這樣論述：

NLP大神RNN網路► ► ►Python原始程式碼手把手帶你寫！ 　　在神經網路的世界中，NLP（自然語言處裡）已逐漸成為AI領域中的主流！因此在IT抑或是各大產業有愈來愈多的人投入在文字與語音的研究中，有愈來愈多的資訊系統應用與產品出現在現代人類的生活中，產生十分巨大的影響。 　　．．． 　　[ 最精實的專案實作！ ] 　　本書包含20個與NLP相關的主題＋大型專案實作，透過專案的實作講解原理，需要有一定的Python及神經網路基本概念，是已經了解AI基本入門的讀者再進階深入的一本絕妙好書。快跟著本書各大主題累積自己的NLP專案實作能力，成為一個能夠開發各種NLP資訊系統的大神吧

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自動生成字幕進入發燒排行的影片

由英語為母語者即時標註自動生成字幕來輔助跨語言溝通

為了解決自動生成字幕的問題，作者潘玫樺 這樣論述：

在跨語言溝通的情境之中，人們通常使用共同語言來溝通，非該共同語言母語人士（non-native speaker, NNS）相較於母語人士（native speaker, NS），時常遇到諸如無法正確理解母語人士的涵義以及無法跟上進行中對話等問題。過往研究中雖已證實自動語音辨識字幕（automated speech recognition transcript）能有效增進非母語人士對會話內容的理解，然而自動語音辨識字幕的錯誤與延遲，以及同時聽、說、讀非母語的語言，都在在增加了非母語人士在對話中的負荷。為了減輕非母語人士的負荷，本篇論文提出在自動語音辨識字幕上增加新的訊息通道，即是讓母語人士替非

母語人士在自動語音辨識字幕上標註出重點，使得非母語人士能更輕易得到自動語音辨識字幕所帶來的好處。我們進行了組內設計實驗來驗證此一新的訊息通道（標註重點）對於跨語言溝通之影響，14個包含兩個母語人士及一個非母語人士的三人小組在有／無在自動語音辨識字幕上標註重點功能的兩個不同的條件下，分別進行合作性的討論。實驗結果發現，母語人士不但自發性地去標註重點，標註重點也使得他們更專注在實驗任務中並增進了他們在實驗任務中的表現，除此之外，非母語人士在跨語言溝通所認知到的訊息清晰度以及自在程度也有顯著提升。我們發現，母語人士在自動語音辨識上標註重點，可以幫助到跨語言溝通中的雙方，並進一步探討此一研究發現對於跨

語言溝通系統設計之影響。

Python實戰聖經：用簡單強大的模組套件完成最強應用(附影音/範例程式)

為了解決自動生成字幕的問題，作者鄧文淵,文淵閣工作室 這樣論述：

　　【Python系列書在台累計銷量突破10萬冊】    　　Python開外掛，開發實戰超進化！  　　橫跨15大領域，全面掌握最熱門的重量級技術應用！    　　給需要本書的人：  　　★有一些Python語法基礎，但想要更進一步挑戰開發應用的人  　　★對Python許多話題與開發方向有興趣，但卻不知如何下手的人  　　★已經有研究主題，想要找尋加速升級自己專案方法的人  　　★有程式開發經驗，想要快速累積成果，獲得成就感的人    　　善用Python的智慧結晶  　　站在巨人的肩膀快速掌握開發應用    　　Python號稱萬用語言，語法簡潔，應用領域廣泛，透過Python模組與

套件，可以減少大量重複性的程式碼，讓開發更加便利，所以不只受到許多程式人的青睞，也受到初學者的喜愛。    　　本書介紹許多熱門且精彩實用的 Python 模組套件，涵蓋網路爬蟲、多媒體圖片影音處理、語音文字處理、金融應用、臉部辦識分析、圖片偵測辨識、自然語言分析、自動化處理、多媒體機器學習、無程式碼機器學習，以及其他許多領域。在開發實作過程中，可體驗這些Python模組套件帶來的強大應用，而對於在開發卡關的人來說，也有機會找出掙扎已久的盲點，成為解決無能為力的關鍵，進一步突破開發瓶頸。    　　【超強雲端開發平台】善用 Google Colab，沒有成本負擔，又能在高效能的環境裡進行各種主

題的開發應用。    　　【數據資料擷取】利用不同模組套件，快速在網路中爬取，精確分類收集，無論是新聞、金融、圖片、影片的資料類別，都能在瞬間快速完成。    　　【多媒體檔案處理】進行圖形、聲音、影片的調整、剪輯與合併等作業，將複雜繁鎖的流程化為快速又準確的自動化操作。    　　【電腦視覺實踐】AI人工智慧中除了圖片偵測、標註與辦識，進階的人臉辦識、情緒分析、口罩偵測，都能在 Python 模組套件的串連下，利用極短的程式碼完美實現。過去視為困難無解的任務，現在就是那麼簡單!    　　【自然語言應用】無論是語言辨識翻譯、文句分詞、簡繁轉換或語意統計，更進一步的文章摘要、情緒分析、語音機器

人等應用，都能逐步完成。    　　【快速自動化操作】將大量複雜的工作流程加入智慧的腦袋，用自動化操作完成過去要花費大量時間、人力、物力的工作，提升工作效能。    　　【多媒體機器學習新利器】電腦視覺的進階開發應用層面很廣，無論是臉部偵測、臉部特徵、手部偵測、姿勢偵測、人體整合偵測、3D物體偵測，都能運用模組套件結合不同資源進行開發，在最少的程式碼裡得到最好的效果。    　　【無程式碼機器學習新領域】革命性的機器學習模式，利用雲端工具讓開發者在極簡程式碼，甚至不用程式碼的狀況下進行大規模資料訓練，簡化以往模型產生的複雜動作。    　　【打造模組套件】除了享受別人的開發成果，也能打造自己的

模組套件，將自己開發的成果包裝並上傳到網路分享，成為許多人專案開發的神隊友。    　　超值學習資源：  　　範例程式檔/無程式碼機器學習開發影音教學  　　Google Colab雲端開發平台入門影音教學