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「多媒體處理描述語言」(MPDL, Multimedia Processing Description Language)是將一部影片如何經由素材、製作流程與後製三項元素融合製作而成，但以程式腳本的方式描述一部影片的製作方式。

多媒體處理描述語言

「多媒體處理描述語言」(MPDL, Multimedia Processing Description Language)是為了實現大型多人協作的影片製作，當初為了影片製作所撰寫，希望可以在很多人的共同努力下快速且有效率的製作出來。

後來經過深思其實其他的媒體或專業也應當放入在這語言裡面，原因是:

影片是媒體中的精髓，影片結合不同領域的藝術、技術、美學以及各各領域的專業，因此影片其實也是最難保存的一種媒體。

這些不同的領域都是一部影片組成的基石，是不可不存在的重要內容，因此期望未來「多媒體處理描述語言」(MPDL, Multimedia Processing Description Language)可以朝著「跨媒體」的方向前進，讓不同領域的人可以彼此合作達到綜效統合的效果。

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看別人如何製作特效

查閱其他軟體是如何製作特效與其他處理，並整理後統整上來並成為其中一個方法。

回覆問題

@howardchen 回覆問題

我週日有跟 討論一下, 多人協作影片編輯有一個問題

就是影片在多次的輸出會有畫質衰減與無法修正的問題,所以目前業界多是以XML作為主要的溝通方式

所以現階段目標應該會偏向於

1. 分析影片找出不要的片段並輸出XML檔案給使用者
2. 使用者可將XML檔案匯入自己慣用的影片編輯軟體進行確認與修正

初步的目標先以這樣就可以,另外小黑有提到說現階段業界比起初剪更加迫切需求的是上字幕的工作,如果可以使其自動化,甚至透過人工智慧完成依定可以節省很多時間目前看到常見的做法是將影片人聲的音軌獨立輸出

透過語音辨識軟體產生字幕檔,在與原始影片結合

這個方法目前的困難點在於語音辨識有一定的錯誤機率,還是需要有人工判斷修正的空間才行

再不自行研發語音辨識的前提下,我們可以先將目前常用的上字幕作業盡可能的自動化交給軟體去執行,人工僅需最後的檢驗校正即可

未來可研究語音辨識讓辨識率進一步提高,或甚至透過影格辨識去上字幕,或是直接透過影片辨識產生字幕等等...這些都是未來的事了

其實並不會有你說的問題，這專案所提出的多人協作是透過描述語言來描述影片或媒體是如何被產生出來的，因此對於原始影片或其他編輯者而言，使用上就跟你從剪輯軟體儲存剪輯檔案來紀錄剪輯的結果，完成後才輸出影片。

與其他編輯器不同的是，這個剪輯檔案是一個可以透過文字編輯器與程式去coding與控制，因此我覺得後續再轉成XML也是可以。這樣的作法是因為搭配Git與pull requests或Merge Requests時可以直接透過語法看出做了哪些變化，而非只是看了看不懂的XML語法或者其他編輯檔案無法解析的亂碼。

另外為了可以先讓你們需求可以先用，因此可以先做，只要將「多媒體處理描述語言」的那個專案有提供一個套件是給處理的使用即可，不會干涉到編譯跟直譯的程式碼，因為「多媒體處理描述語言」專案是組織中其他專案的核心，也就是放置負責直譯、處理的專案，只是多加了詳細的文件可以作為參考。

上字幕軟體 三款AI自動上字幕工具，對決台式繞口令！誰勝出？【六指淵 Huber】

裡面有使用Python製作的套件，而且也是開放的。

新增新增分析器

新增可以分析MDPL原始碼的程式，作為除錯、語法分析、參數回饋、參數設定的基礎，使用Python撰寫，作為直譯器的第一步驟。