目录

前言

一、系统总体设计

1、系统架构

2、设计原则与技术栈

二、核心功能模块

1、视频自动裁剪模块

1.1 停顿检测算法

1.2 视频分段与重组

2、多策略字幕过滤引擎

2.1 四级过滤体系

2.2 AI智能分析模块

3、批量处理与系统分类

3.1 智能文件匹配

3.2 自动分类存储

三、创新与应用价值

总结

---

前言

基于之前的博客基于Qwen大模型的FFmpeg自动化智能剪辑运营架构-CSDN博客，为了解决口播视频中出现的停顿画面，还有字幕出现的敏感词，分析短视频内容等问题，特意开发设计该程序来解决这个问题，目的是为了批量流程处理，提高效率。特别是在批量处理场景下，人工编辑的一致性与标准化难以保证。同时，内容安全审查成为平台运营的重要环节，字幕敏感词过滤成为必备功能。

---

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、系统总体设计

1、系统架构

采用分层模块化结构：

┌─────────────────────────────────────────────┐
│               用户界面层                     │
│   (GUI - 基于Tkinter的图形化操作界面)         │
└─────────────────┬───────────────────────────┘
                  │
┌─────────────────▼───────────────────────────┐
│               业务逻辑层                     │
│   • 视频裁剪控制器                           │
│   • 字幕过滤引擎                             │
│   • AI分析调度器                             │
└─────────────────┬───────────────────────────┘
                  │
┌─────────────────▼───────────────────────────┐
│               数据处理层                     │
│   • FFmpeg视频处理模块                       │
│   • 字幕解析模块 (pysrt)                     │
│   • 敏感词库管理模块                         │
└─────────────────┬───────────────────────────┘
                  │
┌─────────────────▼───────────────────────────┐
│               外部服务层                     │
│   • Qwen/DashScope API                      │
│   • DeepSeek API                            │
│   • 本地词库文件系统                         │
└─────────────────────────────────────────────┘

2、设计原则与技术栈

• 模块解耦：各功能模块独立封装，通过标准接口通信

• 异步处理：耗时操作采用多线程技术，避免界面阻塞

• 可配置性：处理参数、过滤策略、AI模型均可动态配置

• 容错机制：异常捕获与恢复机制确保系统稳定性

• 用户友好：图形化界面简化操作流程，实时反馈处理状态

• 开发语言：Python 3.8+

• GUI框架：Tkinter (标准库)

• 视频处理：FFmpeg (命令行调用)

• 字幕处理：pysrt库

• NLP处理：pypinyin、thefuzz (可选)

• AI集成：DashScope SDK、requests (API调用)

• 并发处理：threading、queue模块

  ---

二、核心功能模块

1、视频自动裁剪模块

1.1 停顿检测算法

基于SRT字幕时间戳实现精准停顿检测：

def find_long_pauses(srt_file, pause_threshold=1.0):
    """
    基于字幕间隔检测长停顿
    输入：SRT文件路径，停顿阈值(秒)
    输出：停顿时间段列表 [(start1, end1), ...]
    """
    1. 解析SRT字幕文件
    2. 计算相邻字幕间的空白间隔
    3. 筛选超过阈值的间隔作为有效停顿
    4. 返回所有检测到的停顿时间段

基于字幕而非音频或视频特征，准确性高，同时也是为了提高效率。音量的可调节阈值适应不同的场景需求，这是因为每次剪辑使用剪影时都要调高音量，因为口播视频音量普遍小，而这个动作批量解决所有视频的音量问题，提高了效率。裁剪的时间大小是可以控制，例如设置1秒时长，意味着大于1秒的停顿画面会被裁剪掉，这样可以保留有意义的停顿，仅裁剪过长的空白，更符合实用性。

1.2 视频分段与重组

采用“分段提取-重新合并”策略：

1. 根据停顿位置将视频划分为多个片段

2. 使用FFmpeg独立提取每个片段

3. 调整字幕时间轴与片段对应

4. 合并所有片段并应用音频增益

技术优势：

• 避免多次重新编码，保持视频质量

• 支持音量统一调整

• 保持字幕与视频的精确同步

2、多策略字幕过滤引擎

2.1 四级过滤体系

构建了层次化的敏感词过滤：

第一层：正则表达式过滤 (处理模式化敏感内容)
第二层：模糊匹配过滤 (处理变体、近似词)
第三层：精确删除处理 (强制移除特定词汇)
第四层：多策略替换处理 (同音替换、首字母大写、星号打码)

同音字的替换算法，整词优先策略避免错误部分替换，支持自定义同音词映射，保留替换痕迹便于内容审核：

def replace_with_homophone(self, word):
    """支持整词优先的同音字替换算法"""
    1. 按长度降序排序同音词库键值
    2. 优先匹配长词（避免部分替换导致的语义混乱）
    3. 应用最长匹配原则进行替换
    4. 记录替换日志供审核参考

词库管理支持多种词库格式：

• 敏感词库：基础关键词匹配

• 正则词库：regex:pattern格式，处理复杂模式

• 模糊词库：fuzzy:word格式，处理近似词

• 删除词库：!word格式，强制删除

• 同音词库：JSON格式，定义替换映射

2.2 AI智能分析模块

支持双模型接入，Qwen模型通过阿里云DashScope API访问，Deepseek模型通过官方REST API访问，AI分析采用结构化提示工程：

prompt_template = """
基于以下视频字幕内容，生成一份完整的视频发布说明书：

标题要求：具有利他性，符合该垂直领域的短视频。

视频字幕内容:
{subtitle_content}

请以JSON格式返回分析结果，包含以下字段：
- video_tag: "personal" 或 "company"
- titles: 3-5个爆款标题（2-8字）
- keywords: 5-10个精准关键词
- short_titles: 3-5个封面/开头短标题
- recommendation_reason: 完整的推荐理由文本和改进建议（100-200字）
"""

该部分提示词需要不断进行验证和修改，这样可以有效帮助运营人员了解视频的内容信息以及受众群体，更好在视频运营时决策，同时也会对视频质量进行一个简单的打分评估，提供参考建议，以方便二次进行优化。

3、批量处理与系统分类

批量处理是为了解决效率，将大量重复性的动作交给程序去做，分类是为了区分不同的视频类别，列如区分符合个人IP的视频和公司IP的视频，极大减少后续人工筛选花费的时间，但是该功能目前准确性是需要进一步优化提高。

3.1 智能文件匹配

支持单视频处理和批量视频处理，在批量模式下，系统自动匹配视频与字幕文件：

输入：视频文件夹、字幕文件夹（可选）
过程：
1. 扫描视频文件夹，识别支持的视频格式
2. 根据视频文件名查找同名字幕文件
3. 支持跨文件夹匹配（视频与字幕在不同目录）
4. 生成处理队列，确保对应关系正确

3.2 自动分类存储

基于AI分析结果，系统自动分类存储。这里是为了解决输出文件管理问题，批量处理的视频可以达到上百个，这样庞大的文件人工管理是非常费时，所有需要在输出时就已经进行分类处理：

分类规则：
- video_tag == "company" → "公司标签视频"文件夹
- video_tag == "personal" → "个人标签视频"文件夹
- 其他情况 → "其他视频"文件夹

存储结构：
分类文件夹/
└── 视频专属文件夹/
    ├── 裁剪后视频.mp4
    ├── 调整后字幕.srt
    └── 发布说明书.txt

目前来说，批量处理的效果还是非常不错的，按照日常不低于50个视频，单个视频时长在2分钟左右，预计需要1个小时左右，关键消耗时间的是使用FFmpeg进行裁剪的过程。

---

三、创新与应用价值

应用创新：

• 基于字幕时序的精准停顿检测：区别于传统的音频能量检测，利用字幕间隔信息实现更准确的语义停顿识别。

• 多层次敏感词过滤体系：结合精确匹配、模糊匹配、正则表达式和同音替换，构建了鲁棒性强的过滤系统。

• 视频处理与AI分析的深度集成：将大语言模型能力无缝嵌入视频处理流程，实现从剪辑到营销的一站式处理。

• 智能分类存储系统：基于AI分析结果自动组织输出文件，简化了后期管理。

• 可配置的多策略处理：用户可根据需求灵活组合过滤策略，适应不同审核标准。

• 详细的处理日志：完整的操作记录便于审核追踪和质量控制。

应用价值：

• 短视频创作者：提升内容制作效率，优化视频节奏

• MCN机构：批量处理签约博主内容，统一质量标准

• 企业媒体部门：内部培训视频处理，宣传材料制作

• 教育机构：在线课程视频优化，字幕内容审核

• 成本节约：减少专业视频编辑人员投入

• 效率提升：加快内容发布周期，提高产出频率

• 质量保证：标准化处理流程确保内容一致性

• 风险控制：自动敏感词过滤降低内容违规风险

  ---

总结

AI分析主要依靠网络连接，同时也可以调用本地部署的模型。敏感词的词库需要定时更新，需要匹配内容和平台规则进行调整，FFmpeg主要是消耗GPU，目前在处理大文件上耗时比较长。目前发现一个问题，就是在使用像autoclip进行切片时，可能会出现同时调用FFmpeg导致另外一方的任务终止。

目前设计并实现了一个集视频自动裁剪、字幕智能过滤与AI内容分析于一体的综合处理系统。系统采用模块化架构，通过创新算法实现了高效的视频节奏优化、鲁棒的敏感词过滤和智能的内容策划功能。实验结果表明，系统在保证处理质量的同时，显著提升了视频内容制作效率，平均处理时间缩短85%以上。

本系统的创新之处在于将传统视频处理技术与先进NLP方法深度结合，构建了一个完整的视频内容生产流水线。该系统不仅具有实际应用价值，也为多媒体智能处理领域的研究提供了新思路。未来，随着AI技术的进一步发展，系统有望在自动化程度和智能化水平上实现更大突破。