从视频内容中提取文本元数据通常涉及三种主要方法：自动化语音识别 (ASR)、用于屏幕文本的光学字符识别 (OCR) 以及用于分析派生文本的自然语言处理 (NLP)。这些技术将音频、视觉或嵌入的文本转换为可搜索的结构化元数据，这对于索引、搜索或内容分析非常有用。
第一种方法是自动化语音识别 (ASR)，它将视频音轨中的口语转录为文本。Google Cloud Speech-to-Text、Mozilla DeepSpeech 或 OpenAI 的 Whisper 等工具使用在大型语音数据集上训练的神经网络分析音频流。例如，开发人员可以通过使用 Whisper 处理讲座视频的音轨来提取对话，Whisper 可以处理口音和背景噪音。挑战包括处理重叠语音或低质量音频。为了提高准确性，一些系统使用说话人日志（识别说话人变化）或集成时间戳以将文本与视频片段对齐。
第二种方法是光学字符识别 (OCR)，它检测并提取直接嵌入视频帧中的文本，例如字幕、说明文字或路标。Tesseract 或云服务（AWS Rekognition、Google Vision API）等库处理以一定间隔（例如，使用 FFmpeg）提取的视频帧。例如，从教程视频的幻灯片中提取文本需要以 1 秒为间隔对帧进行采样并在每个帧上运行 OCR。挑战包括处理运动模糊、各种字体或低分辨率文本。开发人员通常会预处理帧（例如，调整对比度）以在将结果存储为元数据之前提高 OCR 准确性。
第三种方法应用了 NLP 技术来分析从 ASR 或 OCR 中提取的文本。spaCy、NLTK 或 Transformer 模型（如 BERT）等工具用于识别实体、关键词或主题。例如，在转录新闻视频的音频后，开发人员可以使用 spaCy 来检测人物、位置或日期，从而创建结构化标签。摘要模型还可以生成简洁的视频描述。这一步骤将原始文本转换为可操作的元数据，从而实现内容推荐或语义搜索等功能。结合这些方法——ASR、OCR 和 NLP——可以实现全面的元数据提取，同时允许开发人员根据视频内容类型和用例定制管道。