Väljavõte videotest

kokkuvõte

Sellest koodimustrist saate teada, kuidas välja võtta kõneleja päevikumärkmeid ja sisukaid aruandeid, kasutades mis tahes video esitamisel funktsiooni IBM® Watson™ Speech To Text, Watson Natural Language Processing ja Watson Tone Analysis.

Kirjeldus

Praktiliselt ühendatud maailmas on tööle või haridusele keskendumine väga oluline. Uuringud näitavad, et paljud inimesed kaotavad oma fookuse reaalajas virtuaalsetel koosolekutel või virtuaalse klassiruumi istungitel umbes 20 minuti pärast. Seetõttu salvestatakse paljud koosolekud ja virtuaalsed klassiruumid, et üksikisik saaks seda hiljem vaadata.

Võib aidata, kui neid salvestisi saaks analüüsida ja tehisintellekti (AI) abil luuakse koosoleku või klassi üksikasjalik aruanne. See koodimuster selgitab, kuidas seda teha. Virtuaalse koosoleku või virtuaalse klassiruumi videosalvestises selgitatakse, kuidas FFmpegi avatud lähtekoodiga teegi abil videofailist heli eraldada, heli transkribeerida, et saada kõneleja päevikumärkmeid kohandatud keele ja akustilise kõnega tekstimudelitesse. ja luua Python Flaski käituskeskkonda kasutades loomuliku keele mõistmise aruanne, mis koosneb kategooriast, mõistetest, emotsioonidest, olemitest, märksõnadest, sentimendist, parimatest positiivsetest lausetest ja sõnapilvedest.

Pärast koodimustri täitmist saate aru, kuidas:

• Kasutage teenust Watson Speech to Text, et muuta inimhääl kirjasõnaks
• Kasutage täiustatud loomuliku keele töötlemist teksti analüüsimiseks ja metaandmete (nt mõisted, olemid, märksõnad, kategooriad, tunded ja emotsioonid) eraldamiseks.
• Kasutage Watson Tone Analyzeri kognitiivset keelelist analüüsi, et tuvastada mitmesuguseid toone nii lause kui ka dokumendi tasemel

voolama

1. Kasutaja laadib üles salvestatud videofaili virtuaalsest koosolekust või virtuaalsest klassiruumist.
2. FFmpegi teek eraldab videofailist heli.
3. Teenus Watson Speech To Text transkribeerib heli, et anda päevikust tekstiväljund.
4. (Valikuline) Watsoni keeletõlke teenus tõlgib teised keeled inglise keelde.
5. Watson Tone Analyzer analüüsib ärakirja ja valib ärakirjast parimad positiivsed väited.
6. Watson Natural Language Understanding loeb ärakirja, et tuvastada peamised näpunäited ning saada tundeid ja emotsioone.
7. Peamised näpunäited ja video kokkuvõte esitatakse kasutajale rakenduses.
8. Kasutaja saab tekstipõhise ülevaate alla laadida.

Juhised

Üksikasjalikud juhised leiate jaotisest README faili. Need sammud selgitavad, kuidas:

1. Kloonige GitHubi hoidla.
2. Lisage rakendusele mandaadid.
3. Juurutage rakendus.
4. Käivitage rakendus.

See koodimuster on osa Videotest ülevaate hankimine IBM Watsoniga kasutusjuhtumite seeriad, mis tutvustavad lahendusi videotest sisuka ülevaate hankimiseks, kasutades teenuseid Watson Speech to Text, Watson Natural Language Processing ja Watson Tone Analyzer.