FunClip ：阿里巴巴开源的一款视频自动化视频剪辑工具

FunClip 是阿里巴巴通义实验室开源的一款视频剪辑工具，专门用于精准、便捷的视频切片。

它能够自动识别视频中的中文语音并允许用户根据语音内容来裁剪视频。该工具使用了阿里巴巴语音识别模型FunASR Paraformer-Large确保了剪辑的精准性。

你可以根据识别结果选择文本片段或说话人进行视频裁剪。使得视频剪辑变得非常方便。FunClip不仅支持中文，未来还将支持英文视频剪辑，是视频内容创作者和编辑者的理想选择。

高精度语音识别：
- 利用阿里巴巴开源的 Paraformer-Large模型进行视频中的中文语音识别，该模型是当前市场上识别效果最佳的开源中文ASR模型之一。
- 支持热词定制化功能，可以在语音识别过程中定制特定的实体词、人名等，以提高识别的准确度。
视频裁剪与剪辑：
- 用户可以基于语音识别结果选择特定的文本片段或者说话人，进行视频的精确裁剪。
- 集成 CAM++说说话人识别模型，使得用户可以根据自动识别出的说话人ID来选择裁剪的视频段落。
用户界面与交互：
- 通过 Gradio 界面提供的交互式平台，用户可以方便地上传视频、设置参数并进行剪辑。
- 界面友好，安装简单，使用户即使没有编程背景也能轻松使用。
功能扩展性：
- 支持多段视频的自由剪辑，并能自动生成全视频及目标段落的SRT字幕，便于后续处理。
- 计划集成英文视频剪辑能力和大语言模型，进一步拓宽工具的应用范围和功能。

FunASR 是阿里巴巴通义实验室开发的一款综合性语音识别工具包，提供端到端的语音识别解决方案和一系列开源的、性能优越的预训练模型。该工具包旨在桥接学术研究与工业应用，支持语音识别、语音活动检测（VAD）、标点恢复、语言模型、说话人验证和说话人区分等多种功能。

语音识别（ASR）：
- 提供非自回归端到端语音识别模型，如Paraformer-large，具有高准确性、高效率和便于部署的特点。
- 支持多任务处理，如多语言识别、语音翻译和语言识别等。
语音活动检测（VAD）与标点恢复：
- 通过预训练模型进行有效的语音活动区段检测。
- 提供标点恢复功能，增强语音转写文本的可读性。
模型动态部署与优化：
- 支持预训练模型的微调和推理。
- 提供文件转录服务和实时转录服务，支持多种平台部署，如CPU和GPU。

Paraformer 是一个非自回归端到端语音识别模型，由阿里巴巴达摩院语音团队开发。它是专为高效的GPU并行推理设计的，提供快速且准确的语音到文本的转换。此模型特别适用于处理长音频，集成了语音活动检测（VAD）、自动语音识别（ASR）、标点和时间戳功能。

它能够快速准确地将语音转换为文本。利用了最新的AI技术，可以处理非常长的音频记录，同时保持高准确率。非常适合需要处理大量语音数据的应用场景，如会议记录或语音输入法。Paraformer模型也支持自定义热词，这意味着可以优化模型以更好地识别特定词汇，这对于专业领域中的应用尤其有用。

高效的模型架构：
- Encoder： 可采用多种网络结构，如self-attention, conformer, SAN-M等。
- Predictor： 两层FFN，负责预测目标文字个数并抽取对应的声学向量。
- Sampler： 无可学习参数模块，将声学向量和目标向量转换为含有语义的特征向量。
- Decoder： 采用双向建模，类似自回归模型，但能够提供更高的效率和准确度。
- Loss Function： 包括交叉熵、MWER区分性优化目标及Predictor优化目标MAE。
功能拓展：
- 热词定制版模型： 支持基于热词列表的激励增强，提升热词的召回率和准确率。
- 长音频模型： 能够处理数小时长的音频，输出带标点和时间戳的文本。
应用场景：
- 适用于语音输入法、语音导航、智能会议纪要等多种应用场景。
- 非实时语音识别：从录音文件中解码文本。
- 实时语音识别：支持流式语音识别，能够在语音输入时实时输出文本。