字幕和副字幕通过将其文本内容转换为可搜索的元数据来集成到视频搜索中，使用户能够根据口语或翻译的对话找到视频。当视频上传时，平台会从字幕文件（例如 SRT、VTT）中提取文本，或者使用语音转文本工具自动生成字幕。然后将此文本与视频一起建立索引，使搜索引擎能够将用户查询中的关键词或短语与视频内容进行匹配。例如，一个关于 Python 编程的视频教程，如果其字幕中包含“列表推导式”这个短语，那么在搜索该术语时该视频就会出现。字幕中嵌入的时间戳也允许搜索结果直接链接到视频中的特定时刻，从而提高精确度。
从技术角度来看，集成涉及到解析字幕文件或处理音频以创建文本数据。开发者通常使用 FFmpeg 等库来提取嵌入的字幕轨道，或使用 Google 语音转文本等 API 来生成自动字幕。提取的文本经过清洗、分词，并以适合搜索的格式存储（例如，在 Elasticsearch 或类似的数据库中）。然后，搜索算法会应用关键词匹配、短语邻近分析或自然语言处理 (NLP) 等技术对结果进行排名。例如，平台可能会优先显示搜索词在字幕中多次出现或出现在相关上下文中的视频。为了处理多语言内容，不同语言的字幕会单独建立索引，允许用户使用他们偏好的语言进行搜索。
挑战包括确保准确性，特别是对于容易出错的自动生成字幕，以及处理文本和视频时间戳之间的同步。开发者可能会实施验证步骤，例如允许创作者上传更正的字幕文件，或使用语音转文本 API 的置信度得分来标记低准确度的片段。此外，性能优化对于大规模系统至关重要——为数百万个视频建立索引需要高效的存储和查询。例如，流媒体服务可能会使用分布式数据库来管理字幕数据，并采用缓存来加快频繁的搜索。通过使视频内容可以通过文本发现，字幕和副字幕增强了搜索功能，实现了片段分享、内容推荐以及为听力障碍用户提供无障碍访问等功能。