有提取方法。
由於無聲字幕是視頻轉寫的文字版，因此需要使用語音識別技術進行識別，再將識別出的文字與視頻進行匹配，最終得到無聲字幕。
此過程需要使用專業的語音識別軟件和可靠的匹配算法，同時還需要一定的人工干預來確保提取效果的準確性和完整性。
如果需要提取大量無聲字幕，則可以考慮使用自然語言處理技術和機器學習算法來優化提取效率和質量。

無聲字幕提取通常需要使用OCR（Optical Character Recognition，光學字符識別）技術來識別視頻中的文字並提取字幕。以下是一些可能有用的方法：

1. 使用專業軟件：一些視頻編輯軟件如Adobe Premiere、Final Cut Pro等都有內置的字幕識別工具，可以將視頻中的文字轉換為字幕。

2. 使用在線OCR工具：Google Drive、ABBYY FineReader等在線OCR工具可以識別視頻中的文字並將其轉換為可編輯文本。

3. 使用AI平台：一些AI平台如Amazon Textract、Microsoft Azure OCR等可以通過API調用將視頻中的文字識別為字幕。

需要注意的是，無聲字幕提取的準確度取決於視頻的清晰度、字幕的字體、背景色以及語言等因素，可能有誤識別或漏識別的情況。

無聲字幕的提取方法有很多，但常見的方法包括：音頻波形分析法、語音識別技術、機器學習方法等。
其中，音頻波形分析法是通過對音頻數據的分析計算來確定無聲字幕的位置和內容，並進行提取；語音識別技術則是通過對音頻文件進行語音識別來確定無聲字幕的內容；機器學習方法則是通過對相關數據進行訓練，從而建立模型來實現無聲字幕的自動提取。
需要注意的是，不同的提取方法有不同的適用場景，需要根據具體情況選擇合適的提取方法。

需要使用一些相關的技術和工具。
首先，需要使用語音轉文字的技術，將視頻中的語音內容轉換成文字格式。
其次，將獲取到的文字與視頻中的時間軸進行對應，找到相應的時間點，在視頻的底部加入文字字幕。
最後，根據需要進行美化和調整，將字幕與視頻整合成一個完整的無聲字幕視頻。
需要注意的是，需要具備相關的技術和工具，還需要對文字字幕的排版和配合進行一定的策劃。
同時，提取出來的無聲字幕需要適配不同的視頻播放設備和平臺，確保字幕能夠在各種不同的設備上正常播放和呈現。