自动识别视频语音并生成文字，这涉及到两项主要的技术：语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）和自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）。

语音识别技术负责将视频中的语音转化为文字。

这通常通过使用深度学习算法来实现，比如循环神经网络（RNN）或者长短期记忆网络（LSTM）；这些算法可以学习和模拟人类语言中的时间序列模式，从而将音频数据转化为文字；在识别过程中，可能还需要考虑到不同人的口音、语速、以及背景噪音等因素对识别效果的影响。

自然语言处理技术则负责对识别出来的文字进行进一步的清理和格式化，以提高可读性和准确性；这包括去除无关字符、标点符号，进行拼写检查，甚至可能涉及到一些语法修正和句子重构等；此外，如果识别出的文字包含多种语言，NLP技术还可以进行语言翻译。

这些技术在许多领域都有应用，如视频会议记录、在线教育、媒体内容索引、无障碍技术等；它们极大地提高了从视频中获取信息的效率，也使得搜索、编辑和共享视频内容变得更加容易。

需要注意的是，虽然现有的语音识别和自然语言处理技术已经非常先进，但在某些复杂场景（如背景噪音大、口音重或语速快等）下，识别效果可能仍会受到一定影响；因此，在实际应用中，可能还需要结合人工审核和其他辅助手段来提高识别的准确性。