Caminhos de processamento habilitados para IA para dados multimídia
Para os desafios de adaptação LLM de áudio e vídeo, a Supametas.AI oferece soluções de processamento hierárquico:
- camada de baseTranscrição de reconhecimento automático de fala (ASR) para texto com registro de data e hora, compatível com chinês/inglês e outros idiomas
- camada de reforçoSeparação de alto-falantes (distinguindo anfitrião/convidado), anotação de emoções (identificando mudanças de tom), extração de quadros-chave (quadros-chave de vídeo)
- camada de aplicativos (computação)Geração de formatos de árvore de diálogo estruturados adequados para treinamento humano digital ou resumos de podcast
Exemplo: Depois de carregar a gravação da reunião.mp3, 1) Ative o "Reconhecimento de vários alto-falantes" nas Configurações avançadas 2) Defina o formato de saída como "Dialogue Scene JSON" 3) Exporte os dados estruturados contendo [carimbo de data/hora, alto-falante, texto, valor do sentimento]. Esta é a primeira vez que faço isso. O processamento de 1 hora de áudio consome apenas cerca de 2.000 tokens.
Essa resposta foi extraída do artigoSupametas.AI: extração de dados não estruturados em dados altamente disponíveis do LLMO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar a barreira técnica de que o conteúdo de áudio e vídeo é difícil de ser processado por modelos de IA baseados em texto?
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