一种基于多模态神经网络的短剧译制与解说方法

本发明属于多媒体技术领域，具体涉及一种基于多模态神经网络的短剧译制与解说方法，通过集成先进的OCR模型、光流场分析、LSTM网络及图神经网络等技术手段，实现了从字幕提取到文化适配翻译的全流程自动化处理。特别地，本发明能够精确识别并处理复杂背景下的字幕，有效去除字幕痕迹，并通过深度学习算法理解剧情冲突，进而生成贴合目标文化的翻译内容。该方法不仅提高了字幕提取的准确性，还增强了翻译内容的文化适应性，使得多媒体内容能够在不同的文化背景下更加自然流畅地被理解和接受，极大地提升了全球用户的观看体验。