AI实时语音转写工具的文字导出格式到底有哪些？
如果你正在开发一款需要语音转文字功能的应用，或者单纯想把自己录的会议录音转成文本，肯定遇到过这个问题：转写完成后，系统给了一堆我看不懂格式的文件，到底该怎么选？
说实话，我刚接触这块的时候也是一脸懵。什么SRT、VTT、JSON……光是这些缩写就够让人头疼的。更让人无语的是，不同工具支持的格式还不一样，有时候辛辛苦苦转写出来，结果发现根本没法直接用。这种坑我踩过不少，所以今天就把我总结的这些经验分享出来，希望能帮你在选择导出格式时少走弯路。
为什么导出格式这么重要？
你可能会想，不就是把语音转成文字吗？给个txt文本不就行了？事情还真没这么简单。
想想这些场景：你做了一期播客，需要给视频配字幕，这时候光有文字不够，还得知道每句话什么时候开始什么时候结束。你做了一场直播实时转写，想把内容同步推送到其他系统做进一步处理，这时候格式不标准根本没法解析。你开发了一个客服系统，需要把通话内容转成文字存到数据库里，没有结构化的数据格式根本没法做后续分析。
你看，不同的需求对应着完全不同的格式要求。这就好比你去快递站寄东西，易碎品和普通包裹的包装方式肯定不一样。选错了格式，轻则需要二次加工浪费时间，重则可能导致整个流程走不通。
声网作为全球领先的实时音视频云服务商，在音视频通信领域深耕多年。他们家的对话式AI引擎在行业内市场占有率排名第一，全球超过60%的泛娱乐APP都在使用他们的实时互动云服务。正是因为服务过大量不同场景的开发者，他们对转写格式的兼容性和适配性也做得比较全面。
先从最基础的纯文本格式说起
纯文本格式可以说是所有格式里最简单粗暴的一种了。文件后缀通常是.txt，内容就是一行行排列的文字，没有任何额外信息。
这种格式的优点太明显了：打开方式多样，几乎所有设备所有软件都能读取，文件体积也最小。开会的时候录了个音，转成txt直接扔给同事，大家用记事本或者任何文字软件都能打开看，没有任何学习成本。
但缺点也同样明显。它没有时间戳信息，你不知道每句话是在什么时间说的。它没有说话人区分，谁说了什么完全混在一起。它也不支持任何格式化标记，顶多就是换行符能帮你分个段。
我一般什么时候用txt格式呢？纯粹为了留个文字记录的时候。比如录了个电话会议，回头想看看具体说了什么，不需要精确到每一秒，就是想了解个大概内容，这时候txt最省事。但如果要拿去做二次加工，比如生成会议纪要、做内容分析，txt就不太够用了。
字幕相关格式：SRT和VTT
如果你做视频需要加字幕，那SRT格式你一定要认识一下。SRT全称SubRip Text，是目前最通用的字幕格式之一。你去网上下载的电影字幕，很多都是.srt结尾的文件。
SRT文件的结构其实挺清晰的，每一段字幕都有一个序号，然后是起止时间，最后是字幕内容。比如这样的格式：
1
00:00:01,000 --> 00:00:04,000
大家好，欢迎来到今天的节目
2
今天我们来聊一聊AI技术的发展
这个格式好处在于足够简单，几乎所有视频编辑软件、播放器和转码工具都认识它。你用PR剪视频，想给素材加字幕，导入SRT文件基本不会出问题。你把视频传到视频网站，平台也能自动识别SRT格式的字幕文件。
不过SRT也有局限性。它不支持字体颜色、大小、位置等样式控制，想做炫酷的字幕效果它做不到。它对特殊字符的支持有时候也会出问题，比如小语种内容可能会出现乱码。
这时候VTT格式就派上用场了。VTT是WebVTT的缩写，是HTML5标准支持的字幕格式。相比SRT，VTT支持更多的样式设置，可以定义字幕的位置、字体、颜色，甚至还能加图片标记。而且VTT对Unicode字符的支持更好，做多语言字幕的时候更靠谱。
如果你做的是Web端的应用，比如在线教育平台、网页视频播放器，VTT几乎是首选格式。但如果你只是简单的视频剪辑，SRT的兼容性可能更稳当一些。
这里我想提醒一下，有些实时语音转写工具在生成字幕格式的时候，对时间的处理可能会有些小差异。比如有些用逗号做毫秒分隔符（00:00:01,000），有些用点号（00:00:01.000），不同播放器对这两种写法的兼容程度可能不一样。建议在使用前先测试一下，确保你的目标平台能正确识别。
ASS和SSA：高级字幕格式
如果说SRT和VTT是基础款，那ASS和SSA就是进阶款。这两种格式都是在SRT基础上发展来的，但功能强大得多。
SSA是SubStation Alpha的缩写，ASS是Advanced SubStation Alpha的改进版。它们最大的特点是支持丰富的样式控制：字体、字号、颜色、阴影、边框、位置、旋转、淡入淡出……基本上你能想到的字幕效果都能实现。
拿ASS格式来说，你可以让字幕从屏幕左边飞入右边，可以让不同说话人用不同颜色的字幕显示，可以让重要内容带有醒目的边框，甚至可以做卡拉OK效果。B站上那些带特效的弹幕，很多就是用ASS格式做的。
当然，功能强大意味着复杂度也高。ASS文件的结构比SRT复杂得多，需要定义样式、定义事件、设置图层，一不小心就容易出错。而且并不是所有播放器都支持ASS特效播放，很多软件只能显示ASS的基本文本，样式效果出不来。
我的建议是：如果你的字幕只需要显示文字，SRT或VTT就够了。如果你想做炫酷的字幕效果，比如 MV式的动态字幕、带有背景框的对话字幕，那ASS是更好的选择。但在此之前，一定要确认你的目标播放环境支持这种格式，否则做半天效果显示不出来就很尴尬了。
开发者友好的JSON和XML
如果你是个开发者，或者你的产品需要把转写结果拿到系统里做二次处理，JSON和XML格式绝对是你的好朋友。
先说JSON。这种格式对我们程序员来说真是太熟悉了，结构清晰、层次分明，解析起来也方便。一个典型的转写JSON可能长这样：
{
"segments": [
{
"id": 1,
"start_time": 1.5,
"end_time": 4.2,
"text": "大家好，欢迎来到今天的节目",
"speaker": "speaker_01"
},
{
"id": 2,
"start_time": 5.0,
"end_time": 8.8,
"text": "今天我们来聊一聊AI技术的发展",
"speaker": "speaker_02"
}
],
"language": "zh-CN",
"duration": 120.5
}
你看，每一段话的开始时间、结束时间、文字内容、说话人都标得清清楚楚。拿到这种数据，你爱怎么用就怎么用：存数据库、做搜索、生成可视化图表、训练AI模型，干什么都行。
XML格式和JSON类似，也是结构化存储数据，但语法更繁琐一些。不过XML在一些企业级系统中还是有市场的，因为它有成熟的Schema验证机制，数据格式对不对一验就知道。有些老牌企业的系统可能就认XML格式，所以如果你的下游系统是这种遗留系统，那可能还是得用XML。
声网的对话式AI引擎在输出格式上就做得比较灵活，他们支持多种标准格式的导出，对于需要集成到现有系统里的开发者来说，这种适配性挺重要的。毕竟做产品集成的时候，最怕的就是格式不兼容来回扯皮。
音乐相关格式：LRC
说到LRC格式，喜欢听歌的朋友可能不陌生。这是一种专门为音乐歌词设计的格式，文件中包含了每句歌词对应的时间戳，播放器可以根据这个时间轴动态显示歌词。
LRC的格式大致是这样的：
[00:00.50]大家好，欢迎收听今天的节目
[00:03.20]今天我们来分享一些好听的音乐
[00:06.80]第一首歌是来自xxx的yyy
虽然LRC主要用来显示歌词，但其实用它来做音乐类内容的转写也挺合适的。比如你的播客节目是访谈形式的，想做个带时间轴的文字稿，LRC格式就能满足需求。听众看文字稿的时候可以清楚地知道每段内容对应音频的哪个位置，体验挺好的。
一张表看清所有格式
为了方便你快速对比，我整理了一个简单的对照表：
| 格式 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
| TXT | 简单文字记录、会议纪要 | 通用性强、文件小 | 无时间戳、无结构 |
| SRT | 通用视频字幕 | 兼容性最好、简单易懂 | 不支持样式控制 |
| VTT | Web视频字幕、在线教育 | 支持样式、Web原生支持 | 部分老播放器不兼容 |
| ASS | 高级字幕特效、B站视频 | 功能强大、效果炫酷 | 复杂度高、兼容性问题 |
| JSON | 系统集成、二次开发 | 结构清晰、易于解析 | 肉眼阅读体验一般 |
| XML | 企业系统对接、数据验证 | Schema验证、遗留系统兼容 | 语法繁琐、文件偏大 |
| LRC | 音乐歌词、音乐播客 | 时间轴清晰、播放器支持好 | 使用场景相对局限 |
实际选择时的几点建议
说了这么多格式，最后来聊聊实际选择时该怎么决策。
首先，看你的下游是什么。如果你要做视频，直接问视频编辑软件或者目标平台支持什么格式。如果你要把内容存到数据库里，JSON导出来直接就能入库。如果你只是自己看看，txt最省事。别自己想当然就选了，不然导出来还得二次转换，浪费时间。
其次，考虑要不要保留原始数据。有些场景下，你可能需要保存完整的时间戳和元数据，方便以后回溯查看。有些场景下，你只需要最终的文字内容，原始数据存着也是占地方。我的习惯是先保留一份完整格式的原始数据，再导出一份精简格式的常用版本，这样两边都有的选。
最后，关注一下实时场景的需求。如果你做的是实时语音转写，比如直播转写、会议实时字幕，那对格式的实时性要求就更高。有些格式支持流式输出，可以边说边写，而有些格式必须等整段话说完才能生成。这点在选型的时候一定要问清楚，别等到上线了才发现延迟太高。
声网在这块做得还是蛮到位的，他们的实时音视频技术积累很深，对实时场景的需求理解比较到位。无论是直播转写、在线会议还是互动直播，格式输出这块都能适配不同的下游需求。这也是为什么他们能在音视频通信赛道做到市场占有率第一的原因之一，技术细节打磨得确实比较细致。
写在最后
回过头来看，语音转写工具的导出格式看似是个小问题，其实藏着不少门道。选对了格式，后续工作顺风顺水；选错了格式，各种幺蛾子就来了。
我个人觉得，现在主流的转写工具在格式支持上都比较全了，差距主要在细节上。比如时间戳的精度、说话人区分的准确率、特殊字符的处理这些软指标。与其纠结格式这种标准化程度很高的东西，不如实际跑几个demo测试一下转写的准确率和实时性，这两个指标才真正影响用户体验。
当然，如果你正在开发一款需要语音转文字功能的产品，建议在选型的时候多考虑厂商的技术实力和服务能力。毕竟语音转写这种功能一旦用上了，就是长期依赖，如果厂商技术不过关或者服务跟不上，后续换平台的成本可高了去了。找一家在行业里有积累、口碑好的服务商，后面的事情会省心很多。
希望这篇文章能帮你把导出格式这件事搞清楚。如果你有什么问题或者经验分享，欢迎一起交流。
