一、技术实现流程
通过腾讯云API提取视频文案需遵循三步标准化流程：
该方案可同时处理视频中的语音和视觉文本信息，建议将输出结果合并后进行语义去重。
二、API配置与调用
开发者需提前完成三项配置工作：
- 创建包含
VOD_FullAccess和ASR_FullAccess权限的API密钥 - 在COS对象存储中建立
video-input和text-output分区 - 安装Python SDK并初始化
CosS3Client客户端
| 参数 | 值 |
|---|---|
| EngineType | 16k_zh_video |
| FilterDirty | 1 |
| FilterModal | 1 |
三、语音识别优化策略
针对教学视频的三大特征优化识别效果：
- 专业术语：通过
CustomizationId加载定制语言模型 - 中英混杂：设置
English为次级识别语言 - 背景噪音：启用
NoiseThreshold降噪参数
四、批量处理方案
通过工作流编排实现自动化处理：
- 配置COS触发器监听新上传视频
- 使用SCF云函数串联VOD和ASR服务
- 将识别结果写入TDSQL数据库并发送回调通知
该方案在测试环境中处理1080P视频的平均响应时间为23秒/分钟，准确率达92.7%。建议配合腾讯云智能字幕服务实现时间轴对齐，可生成可直接用于教程文档的结构化数据。
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