视频翻译与配音系统产品系统

近年来短剧出海业务爆发式增长，传统的人工翻译与配音流程存在效率低下、制作成本高昂的痛点。特别是在多角色短剧中，经常出现同人异名、同名异人以及跨集角色身份不一致的问题，导致传统的说话人标注极其困难，极大地影响了翻译的准确性。本项目旨在通过AI技术构建端到端的智能化生产链路，从根本上解决角色身份识别、跨集一致性及多角色内容修改等行业难题，大幅降低人力投入，赋能业务实现规模化营收增长。

1.多模态角色身份识别模块： 针对同人异名等痛点，系统融合了人脸、字幕、音频、视频等多模态信息。通过设计人脸过滤、聚类及跨集Embedding去重策略，实现了全剧“一人一名”的精准映射，说话人标注准确率高达95%。
2.多角色智能翻译与Agent改稿模块： 构建了说话人感知、语种规则与术语约束的翻译策略，确保不同角色的身份特征和上下文语境高度一致。同时，创新性设计了“定位—Patch—Finalize”的Agent工具循环，支持通过自然语言进行选区检查与批量改稿，极大提升了多角色修改的交互体验与效率。
3.端到端自动化生产模块： 将角色识别、翻译及情绪识别等能力整合为流水线，实现从输入素材到翻译配音成品的完整自动化闭环。

个人核心任务： 主导了系统的整体架构设计与核心模块开发，负责搭建后端异步生产链路，并抽象设计统一的LLM调用层，解决多模型并发调度问题。
技术栈与架构： 项目主要采用 FastAPI + Kafka 构建高并发异步任务体系，抽象出统一LLM调用层，实现了模型路由、多协议接入与智能Fallback降级策略。
实现亮点与难点： 技术难点在于多模态数据融合的复杂性与模型调度的稳定性。我通过构建多模型生产链路，实现了不同AI任务（翻译、说话人识别、情绪识别等）的并行处理，有效解决了多模型并发时的高负载问题，并利用多模态融合技术攻克了跨集角色身份不一致的行业难题，最终保障了生产链路的稳定高效运行。