Información general
Esta solución crea subtítulos para los contenidos de video bajo demanda (VOD). Proporcionar videos adaptados a mercados locales con transcripciones, subtítulos y traducciones de alta calidad puede ampliar enormemente el alcance de los contenidos de video a nuevas audiencias. Además, permite que todos los espectadores comprendan mejor el contenido. Sin embargo, la producción de subtítulos precisos y en varios idiomas para los videos es compleja y requiere mucho trabajo. Con frecuencia se dedican muchas horas del personal a transcribir, subtitular, traducir y revisar los activos de contenido multimedia. El uso de los servicios de inteligencia artificial (IA) de AWS para facilitar el proceso de creación de subtítulos ayuda a resolver estos problemas.
Beneficios
Cargue y analice videos. Además, trabaje con subtítulos de video generados automáticamente mediante una sencilla interfaz de usuario basada en la web.
Extraiga automáticamente metadatos valiosos de los archivos de video con Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Translate y Amazon Comprehend.
Puede revisar los subtítulos y hacer correcciones dentro de la aplicación. Cuando esté satisfecho con los subtítulos, vuelva a ejecutar el flujo de trabajo con la entrada corregida para regenerar los resultados posteriores.
Utilice la aplicación para generar vocabularios personalizados de Amazon Transcribe y terminologías personalizadas de Amazon Translate con las correcciones que realice en los subtítulos. Proporcione estas personalizaciones al cargar un video y configure el flujo de trabajo automatizado.
AWS Media Insights Engine es un marco que facilita a los desarrolladores la creación de aplicaciones sin servidor que procesan video, imágenes, audio y texto con servicios de IA y multimedia en AWS.
Detalles técnicos
Esta arquitectura depende del marco de desarrollo de AWS Media Insights Engine (MIE), que se debe implementar en la cuenta de AWS para poder implementar la solución. El MIE se puede implementar por separado o junto con esta solución como opción.
En el siguiente diagrama, se muestra la arquitectura sin servidor que puede implementar automáticamente con la guía de implementación de la solución y la plantilla de AWS CloudFormation correspondiente.
Paso 1
La plantilla de AWS CloudFormation implementa una instancia de la solución AWS Media Insights Engine, a menos que decida utilizar una instancia MIE existente.
Paso 2
Una distribución de Amazon CloudFront para entregar la aplicación web de la solución.
Paso 3
Un bucket de origen web de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) para alojar la aplicación web estática.
Paso 4
Un grupo de usuarios de Amazon Cognito para proporcionar un directorio de usuarios.
Paso 5
Un grupo de identidades de Amazon Cognito para proporcionar la federación con AWS Identity and Access Management (IAM) para la autenticación y la autorización a la aplicación web.
Paso 6
Puntos de conexión de Amazon API Gateway para la API de flujo de trabajo de MIE, la API de plano de datos del MIE y el punto de conexión de la API de Amazon OpenSearch Service.
Paso 7
Un flujo de trabajo de AWS Step Functions creado por MIE. El flujo de trabajo de adaptación de contenidos a mercados locales consiste en funciones de AWS Lambda que ejecutan trabajos en Amazon Transcribe, Amazon Translate, AWS Elemental MediaConvert y Amazon Polly. El flujo de trabajo también puede ejecutar opcionalmente Amazon Rekognition y Amazon Comprehend para proporcionar un análisis adicional de la entrada.
Paso 8
Una función de Lambda para extraer, transformar y cargar metadatos de contenido multimedia a partir de la canalización de datos de MIE en un clúster de Amazon OpenSearch Service. La transmisión de DynamoDB del plano de datos de MIE invoca esta función de Lambda cada vez que se modifican los metadatos de los activos en el plano de datos de MIE.
Paso 9
Un clúster de Amazon OpenSearch Service para hacer un índice de los metadatos del contenido multimedia.
Paso 1
La plantilla de AWS CloudFormation implementa una instancia de la solución AWS Media Insights Engine, a menos que decida utilizar una instancia MIE existente.
Paso 2
Una distribución de Amazon CloudFront para entregar la aplicación web de la solución.
Paso 3
Un bucket de origen web de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) para alojar la aplicación web estática.
Paso 4
Un grupo de usuarios de Amazon Cognito para proporcionar un directorio de usuarios.
Paso 5
Un grupo de identidades de Amazon Cognito para proporcionar la federación con AWS Identity and Access Management (IAM) para la autenticación y la autorización a la aplicación web.
Paso 6
Puntos de conexión de Amazon API Gateway para la API de flujo de trabajo de MIE, la API de plano de datos del MIE y el punto de conexión de la API de Amazon OpenSearch Service.
Paso 7
Un flujo de trabajo de AWS Step Functions creado por MIE. El flujo de trabajo de adaptación de contenidos a mercados locales consiste en funciones de AWS Lambda que ejecutan trabajos en Amazon Transcribe, Amazon Translate, AWS Elemental MediaConvert y Amazon Polly. El flujo de trabajo también puede ejecutar opcionalmente Amazon Rekognition y Amazon Comprehend para proporcionar un análisis adicional de la entrada.
Paso 8
Una función de Lambda para extraer, transformar y cargar metadatos de contenido multimedia a partir de la canalización de datos de MIE en un clúster de Amazon OpenSearch Service. La transmisión de DynamoDB del plano de datos de MIE invoca esta función de Lambda cada vez que se modifican los metadatos de los activos en el plano de datos de MIE.
Paso 9
Un clúster de Amazon OpenSearch Service para hacer un índice de los metadatos del contenido multimedia.
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