輕鬆製作字幕：Whisper X Modal影片轉錄與字幕生成教學

本文將探討如何利用一個 SDK，將非結構化資料轉化為結構化資料，進而應用於大型語言模型（LLM）或各種服務中。重點在於如何快速建立 AI 原生應用，並展示一個將影片轉錄並生成字幕的範例。

核心概念：AI 原生世代的敏捷開發

這個 SDK 的核心概念是為 AI 原生世代提供敏捷且快速的開發週期。它能根據使用者的定義，動態地建立雲端資源，讓開發者如同在本地環境般，在雲端上進行高效的開發。

資源的動態配置

當使用者執行指令時，系統會根據預先設定的配置，啟動必要的資源。這代表著資源的配置不再是靜態的，而是可以根據需求動態調整，達到最佳的資源利用率。

加速模型部署

開發者利用此 SDK，可以顯著提升部署模型的速度。例如，載入大型 Whisper 模型進行轉錄時，其速度遠遠快於傳統的 Docker 容器或映像檔的建立過程。

實際應用：影片轉錄與字幕生成

以下將展示如何將一個錄製的影片轉錄，並生成字幕的實際應用範例。

1. 影片轉錄： 使用大型 Whisper 模型將影片中的音訊轉錄成文字。
2. 字幕生成： 從轉錄的文字中生成字幕檔案。
3. 多語言翻譯： 可以將字幕翻譯成多種語言，例如中文（普通話），以支援不同語言的受眾。

示範影片的效果

讓我們聆聽一段示範影片，以了解轉錄與字幕生成的效果：

• 原文音訊： "Hello world I'm in Tibet right now um why am I in Tibet I I guess it's just one of those places where for some reason you kind of have to go as a Chinese young person as for why I mean that's some..."

流程說明

1. 音訊上傳： 首先，將影片的音訊上傳到雲端。
2. 轉錄生成： 接著，利用 Whisper 模型生成轉錄文字。
3. 儲存： 將轉錄文字儲存在遠端儲存空間中。
4. 字幕整合： 最後，將轉錄文字作為字幕，整合到影片中，並可透過 API 呼叫上傳到 YouTube 等平台。

未來展望：堆疊更多應用

這個 SDK 的優勢在於其靈活性和可擴展性。由於所有資料都儲存在雲端，並成為可編程的資產，開發者可以在此基礎上堆疊更多應用，例如：

• 內容分析： 分析影片內容，提取關鍵資訊。

• 自動摘要： 自動生成影片摘要。

• 機器翻譯： 將影片內容翻譯成更多語言。

未來將持續提供更多更新，敬請期待。