视频内容AI分析完整方案

1. 方案概述

本方案旨在通过一套自动化的AI“管线”（Pipeline）流程，对视频网站的视频内容进行深度分析，最终输出结构化的内容摘要和关键信息。

核心思路： 本方案采用“数据获取 -> 并行分析 -> 汇总理解”三阶段流程。与传统方案最大的不同在于，本方案引入了智能成本优化机制：在第0阶段（获取）时，优先尝试抓取“外挂字幕”。如果成功，将直接跳过第1阶段中最昂贵的ASR（语音识别）步骤，从而大幅降低分析成本。

2. 详细方案阶段

阶段 0：数据获取与智能预处理

此阶段是所有分析的基础，目标是获取用于分析的原始数据流，并尝试“走捷径”。

• 事项1：获取数据流
  • 描述： 使用 yt-dlp 工具，输入用户提供的视频网页URL（如B站、YouTube等）。
  • 目标： yt-dlp 会模拟浏览器访问，解析网页并获取到两个核心数据流的真实地址：① 音频流（如 .m4a）和 ② 视频流（如 .mp4）。
  • 关键： 此时并不需要将完整视频下载到本地，AI管线可以直接“流式”处理这些数据流地址。
• 事项2：【关键优化】尝试获取“外挂字幕”
  • 描述： 在使用 yt-dlp 获取数据流的同时，命令它检查该视频是否提供了“外挂字幕”（也称“软字幕”，如 .srt 或 .vtt 文件）。
  • 目标： 这是最高价值的数据。如果网站（如YouTube的自动字幕，或B站UP主上传的字幕）提供了字幕文件，yt-dlp 会将其下载为纯文本。
  • 输出： 得到一个（可能存在的）字幕文本文件。

阶段 1：并行分析（翻译为文本）

此阶段AI开始工作，将“不可读”的音视频流，“翻译”成LLM大模型能“读懂”的文本材料。此阶段的三个任务可以并行处理。

• 事项1a：【听】ASR 语音识别
  • 描述： 将“阶段0”获取的 [音频流] 输入到ASR模型中（如 Whisper 或 FunASR）。
  • 【成本优化逻辑】：
    • IF（如果） “阶段0”已成功获取到“外挂字幕”，则跳过 (SKIP) 本步骤。
    • ELSE（否则），启动ASR模型，将音频流翻译为“语音文字稿”。
  • 输出： 带时间戳的“语音文字稿”（纯文本）。
• 事项1b：【读】OCR 画面文字识别
  • 描述： 将“阶段0”获取的 [视频流] 进行抽帧（如每秒1帧），将图片输入到OCR模型中。
  • 目标： 识别视频画面上“烧录”的“内嵌字幕”（硬字幕），或识别关键的标题、PPT文字。
  • 输出： 识别到的“屏幕文字”（纯文本）。
• 事项1c：【看】CV 视觉分析
  • 描述： 将“阶段0”获取的 [视频流] 抽帧图片，输入到CV模型中。
  • 目标： 识别关键物体、人物或场景。
  • 输出： “关键物体/场景标签”（纯文本，如 [“狗”, “沙滩”, “汽车”]）或“场景描述句”（如 “一个人正在弹吉他”）。

阶段 2：汇总理解 (LLM 综合摘要)

此阶段是管线的终点，将所有零散的文本材料汇总，生成最终的分析结果。

• 事项：大模型汇总
  • 描述： 启动一个LLM（大语言模型，如 Kimi, GPT, Gemini）。
  • 输入（Prompt）： 编写一个提示词，将“阶段1”产出的所有文本材料（优先使用“外挂字幕”，其次是ASR的语音稿、OCR的屏幕文字、CV的场景标签）全部“喂”给LLM。
  • 提示词示例： “你是一个视频分析专家。请根据以下[语音稿]、[屏幕文字]和[关键画面]材料，为这个视频生成一份500字的核心内容摘要，并列出3个关键要点。”
  • 输出： 一份结构化、条理清晰的视频内容摘要。

3. 方案总结表