概觀
AWS 上的內容在地化功能可透過人工智慧 (AI) 建立多語言字幕,協助您擴大隨選視訊內容的覆蓋範圍。為影片製作準確的多語言字幕既複雜又耗費人力,需要花費大量的時間來轉錄、製作字幕、翻譯和審核。AWS 解決方案在將這些人工流程自動化的同時,讓您仍可掌控結果。其擁有簡單的使用者介面,您可以使用本機 AWS AI 服務從視訊文件中上傳、分析和提取有價值的中繼資料。
優勢
上傳和分析影片,並使用簡單的 Web 使用者介面處理自動生成的影片字幕。
您可以在應用程式中查看字幕並進行修正。對字幕滿意後,您可以使用修正後的輸入重新執行工作流程,以重新生成下游結果。
透過您對字幕進行的更正來生成自訂的詞彙和術語。在上傳影片和設定自動工作流程時,其可提供這些自訂選項。
技術詳細資訊
您可以使用實作指南和隨附的 AWS CloudFormation 範本自動部署此架構。
步驟 1
AWS CloudFormation 範本會部署 AWS on Media Insights 解決方案執行個體。
步驟 2
Amazon CloudFront 分佈,可服務於解決方案的 Web 應用程式
步驟 3
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Web 來源儲存貯體,可託管靜態 Web 應用程式。
步驟 4
Amazon Cognito 使用者集區,可提供使用者目錄。
步驟 5
Cognito 身分池,可提供與 AWS Identity and Access Management (IAM) 的聯合,以對 Web 應用程式進行身份驗證和授權。
步驟 6
Amazon API Gateway 端點用於 Media Insights on AWS 工作流程 API、Media Insights on AWS 資料平面 API 和 Amazon OpenSearch Service API 端點。
步驟 7
由 Media Insights on AWS 建立的 AWS Step Functions 工作流程。內容在地化工作流程由在 Amazon Transcribe、Amazon Translate、AWS Elemental MediaConvert 和 Amazon Polly 中執行作業的 AWS Lambda 函數組成。
這些 Lambda 函數還與 Media Insights on AWS 資料平面 API 互動,以存放和擷取媒體分析任務傳回的媒體物件和中繼資料。該工作流程還可以選擇執行 Amazon Rekognition 和 Amazon Comprehend,以便對輸入內容進行額外分析。
步驟 8
用於擷取、傳輸和將媒體中繼資料從 Media Insights on AWS 資料管道載入到 OpenSearch Service 叢集的 Lambda 函數。 每當在 Media Insights on AWS 資料平面中修改資產中繼資料時,Media Insights on AWS 資料平面 Amazon DynamoDB 串流都會調用此 Lambda 函數。
步驟 9
用於編制媒體中繼資料索引的 OpenSearch Service 叢集。
相關內容
Media Insights on AWS 是一種架構,能讓開發人員更輕鬆地組建無伺服器應用程式,利用 AWS 上的人工智慧和多媒體服務處理影片、圖像、音訊和文字。此解決方案是一個開發架構,可以將機器學習服務套用到媒體工作流程。