使用 Stream 的最新功能，客戶現在只需按一下滑鼠即可輕鬆產生影片字幕：隨選影片和直播錄製影片的 AI 產生字幕。作為 Cloudflare 幫助構建更好的網際網路使命的一部分，此功能可供所有 Stream 客戶免費使用。
此解決方案旨在簡化流程，消除對第三方轉錄服務和複雜工作流程的需求。對於缺少字幕等協助工具的影片，手動轉錄可能非常耗時且不切實際，對於大型影片庫而言則尤為如此。傳統上，它需要專業服務，有時甚至是專門的團隊來轉錄音訊並將文字與影片一起交付，以便在播放期間顯示。由於各種原因（包括道德義務、法律合規性和不斷變化的觀眾偏好），字幕變得越來越普遍，我們希望減輕這種負擔。
藉助 Stream 的整合式解決方案，字幕產生過程可以無縫整合到您現有的影片管理工作流程中，從而節省時間和資源。無論您何時上傳影片，都可以輕鬆新增自動字幕以增強可存取性。現在可以在 Cloudflare 儀表板中或透過 API 請求產生字幕，所有這些都在熟悉且統一的 Stream 平台中完成。
此功能在設計時充分考慮了隱私和資料保護。與其他可能與外部實體分享內容的第三方轉錄服務不同，您的資料在整個字幕產生過程中都安全地保留在 Cloudflare 的生態系統中。Cloudflare 不會將您的內容用於模型訓練目的。有關資料保護的更多資訊，請檢閱您的資料和 Workers AI。
開始使用
從 2024 年 6 月 20 日開始，此測試版可供所有 Stream 客戶以及專業和商業方案的訂閱者使用，其中包括 100 分鐘的影片儲存。
要開始使用，請先將影片上傳到 Stream（從 Cloudflare 儀表板或透過 API）。
接下來，導覽到影片上的「字幕」索引標簽，按一下「新增字幕」，然後選擇語言和「使用 AI 產生字幕」。最後，按一下儲存，幾分鐘後，新字幕就會顯示在字幕管理器中，並自動在播放器中可用。也可以透過 API 產生字幕。
字幕通常在幾分鐘內產生。字幕準備好後，Stream 播放器將自動更新以將其提供給使用者。HLS 和 DASH 清單也會更新，以便支援文字軌道的第三方播放器也可以顯示它們。
支援隨選影片和直播錄製，無論它們是何時建立的。在測試版中，只能產生英文字幕，且影片時長不得超過 2 小時。語音清晰且背景雜音最小的影片轉錄品質最好。
我們對 AI 模型在測試中轉錄不同類型內容的效果感到滿意。不過，有時結果並不完美，另一種方法可能更適合某些使用案例。請務必檢查所產生字幕的準確性是否適合您的需求。
技術詳細資料
使用 Workers AI 構建
Stream 工程團隊使用 Workers AI 構建了這項新功能，使我們能夠透過單一 API 呼叫存取 Whisper 模型（一種開放原始碼自動語音辨識模型）。使用 Workers AI，透過現成可用的解決方案從根本上簡化了 AI 模型的部署、整合和擴展。我們的團隊不再需要處理基礎架構的複雜性，從而能夠專注於構建自動字幕功能。
編寫利用 AI 模型的軟體可能涉及多個挑戰。首先，難以設定適當的硬體基礎架構。AI 模型需要大量運算資源才能高效執行，並且需要 GPU 等專用硬體，而這些硬體可能成本高昂且難以管理。大規模部署 AI 模型也是一項艱巨的任務，涉及平衡工作負載分配、最小化延遲、最佳化輸送量和保持高可用性等複雜性。Workers AI 不僅解決了管理底層基礎架構的難題，還可以根據需要自動擴展。
使用 Workers AI 將一項艱巨的任務轉變為只需不到 30 行程式碼即可轉錄音訊檔案的 Worker。
快速且大規模地為影片新增字幕
import { Ai } from '@cloudflare/ai'
export interface Env {
AI: any
}
export type AiVTTOutput = {
vtt?: string
}
export default {
async fetch(request: Request, env: Env) {
const blob = await request.arrayBuffer()
const ai = new Ai(env.AI)
const input = {
audio: [...new Uint8Array(blob)],
}
try {
const response: AiVTTOutput = (await ai.run(
'@cf/openai/whisper-tiny-en',
input
)) as any
return Response.json({ vtt: response.vtt })
} catch (e) {
const errMsg =
e instanceof Error
? `${e.name}\n${e.message}\n${e.stack}`
: 'unknown error type'
return new Response(`${errMsg}`, {
status: 500,
statusText: 'Internal error',
})
}
},
}Stream 團隊希望確保此功能在大規模執行時能夠快速且高效能，這需要工程工作來處理大量影片，無論時長如何。
首先，我們的團隊需要在執行 AI 推斷之前對音訊進行預處理，以確保輸入與 Whisper 的輸入格式和要求相容。
影片內容千差萬別，從用手機拍攝的短小粗糙的影片，到長達數小時的高品質好萊塢電影，應有盡有。影片可能無聲，也可能包含動作產生的雜音。此外，Stream 的隨選影片包括直播錄製，這些錄製的封裝方式與作為完整檔案上傳的影片不同。由於存在這種多樣性，音訊輸入儲存在一系列不同的容器格式中，具有不同的持續時間和不同的檔案大小。我們確保我們的音訊檔案格式正確，符合 Whisper 的要求。
預處理的一個方面是確保檔案具有合理的時長，以最佳化推斷。Whisper 的音訊檔案轉錄時長「最佳點」是 30 秒。正如他們在 Github 討論中指出的那樣：「如果太短，會缺乏周圍的背景。你會更頻繁地刪減句子。很多句子會變得毫無意義。如果太長，你需要越來越大的模型，來容納你希望模型追蹤的含義的複雜性。」幸運的是，Stream 已經將影片分割成更小的片段，以確保在 Web 上播放時快速交付。我們編寫了功能，在傳送給 Workers AI 之前將這些小片段連接成 30 秒的批次。
為了最佳化處理速度，我們的團隊盡可能多地平行化操作。透過同時建立 30 秒的音訊批次並向 Workers AI 傳送請求，我們充分利用了 Workers AI 平台的可擴展性。這樣做大大減少了產生字幕所需的時間，但增加了一些額外的複雜性。由於我們平行向 Workers AI 傳送請求，因此轉錄回應可能會無序到達。例如，如果影片時長為一分鐘，則產生影片後 30 秒字幕的請求可能會在產生影片前 30 秒字幕的請求之前完成。字幕需要按順序排列才能與影片對齊，因此我們的團隊必須保持對音訊批次順序的理解，以確保我們最終組合的 WebVTT 字幕檔案與影片正確同步。我們對傳入的 Workers AI 回應進行排序，並重新排序時間戳記以獲得最終準確的轉錄。
最終結果是能夠快速、高效且大規模地為更長的影片產生字幕。
立即嘗試
今天，我們為所有訂閱者以及 Pro 方案和商業方案客戶提供此功能的公開測試版，我們對此感到非常興奮！如要開始使用，請先將影片上傳到 Stream。查看我們的文件以瞭解教程和當前測試版的限制。接下來，我們將著重於新增更多語言並支援更長的影片。