KI-gestützte Verarbeitungspfade für Multimedia-Daten
Für die Herausforderungen der LLM-Anpassung von Audio und Video bietet Supametas.AI hierarchische Verarbeitungslösungen:
- BasisschichtAutomatische Spracherkennung (ASR) zur Transkription von Text mit Zeitstempel, unterstützt Chinesisch/Englisch und andere Sprachen
- VerstärkungsschichtSprechertrennung (Unterscheidung von Gastgeber/Gast), Emotionskommentierung (Erkennung von Tonänderungen), Extraktion von Schlüsselbildern (Video-Schlüsselbilder)
- Anwendungsschicht (Datenverarbeitung)Strukturierte Dialogbaumformate generieren, die sich für digitales Menschentraining oder Podcast-Zusammenfassungen eignen
Beispiel: Nach dem Hochladen der Meeting-Aufnahme.mp3, 1) Aktivieren Sie "Multi-Speaker Recognition" in den Erweiterten Einstellungen 2) Setzen Sie das Ausgabeformat auf "Dialogue Scene JSON" 3) Exportieren Sie die strukturierten Daten mit [Zeitstempel, Sprecher, Text, Sentiment-Wert]. Dies ist das erste Mal, dass ich dies getan habe. Die Verarbeitung von 1 Stunde Audio verbraucht nur etwa 2000 Token.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSupametas.AI: Extraktion unstrukturierter Daten in hochverfügbare LLM-DatenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die technische Barriere überwinden, dass Audio- und Videoinhalte nur schwer von textbasierten KI-Modellen verarbeitet werden können?
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