视频字幕与语义切条自动化流水线产品系统

长视频的转写、打轴与切条是内容团队最耗时也最容易出错的环节。人工听打一条十分钟素材通常需要四十分钟以上，行业专有名词经常写错，时间轴对不齐会导致字幕与口型错位。同时素材不能上传到公有云，需要在本地完成全部推理，避免内容外泄。

流水线覆盖从素材到成片字幕的完整链路：批量抽取音轨并按音量做静音切分；本地 GPU 部署语音识别模型完成转写，加载自定义热词表提升行业术语识别率；按标点与语义停顿生成毫秒级时间轴字幕，输出标准字幕文件；再按语义段落自动切条，用 ffmpeg 完成烧制或外挂输出。全流程支持目录级批处理，失败任务单独重试，不阻塞其他素材。

我负责模型选型、GPU 推理参数调优、字幕时间轴对齐算法与 ffmpeg 装配脚本。技术栈为 Python、Docker、Shell、CUDA 与 ffmpeg。关键难点是中文断句：直接按标点切会把长句切成碎片，需要结合停顿时长与语义边界做二次合并；另外热词注入要与模型解码参数配合，否则会引入新的误识别。实测三十三秒素材八秒完成转写，行业术语如完播率、黄金三秒均可正确识别。