使用 Stream 的最新功能，客户现在只需单击一下即可轻松生成视频字幕：AI 生成的点播视频和直播录制字幕。作为 Cloudflare 帮助构建更好的互联网使命的一部分，此功能可供所有 Stream 客户免费使用。
此解决方案旨在简化流程，消除对第三方转录服务和复杂工作流程的需求。对于缺少字幕等辅助功能的视频，手动转录可能非常耗时且不切实际，对于大型视频库而言则尤为如此。传统上，它需要专业服务，有时甚至是专门的团队来转录音频并将文本与视频一起交付，以便在播放期间显示。由于各种原因（包括道德义务、法律合规性和不断变化的观众偏好），字幕变得越来越普遍，我们希望减轻这种负担。
借助 Stream 的集成解决方案，字幕生成过程可以无缝集成到您现有的视频管理工作流程中，从而节省时间和资源。无论您何时上传视频，都可以轻松添加自动字幕以增强可访问性。现在可以在 Cloudflare 仪表板中或通过 API 请求生成字幕，所有这些都在熟悉且统一的 Stream 平台中完成。
此功能在设计时充分考虑了隐私和数据保护。与其他可能与外部实体共享内容的第三方转录服务不同，您的数据在整个字幕生成过程中都安全地保留在 Cloudflare 的生态系统中。Cloudflare 不会将您的内容用于模型训练目的。有关数据保护的更多信息，请查看您的数据和 Workers AI。
开始使用
从 2024 年 6 月 20 日开始，此测试版可供所有 Stream 客户以及 Professional 和 Business 计划的订阅者使用，其中包括 100 分钟的视频存储。
要开始使用，请先将视频上传到 Stream（从 Cloudflare 仪表板或通过 API）。
接下来，导航到视频上的“字幕”选项卡，点击“添加字幕”，然后选择语言和“使用 AI 生成字幕”。最后，点击保存，几分钟后，新字幕就会显示在字幕管理器中，并自动在播放器中可用。也可以通过 API 生成字幕。
字幕通常在几分钟内生成。字幕准备好后，Stream 播放器将自动更新以将其提供给用户。HLS 和 DASH 清单也会更新，以便支持文本轨道的第三方播放器也可以显示它们。
支持点播视频和直播录制，无论它们是何时创建的。在测试版中，只能生成英文字幕，且视频时长不得超过 2 小时。语音清晰且背景噪音最小的视频转录质量最好。
我们对 AI 模型在测试中转录不同类型内容的效果感到满意。不过，有时结果并不完美，另一种方法可能更适合某些用例。请务必检查所生成字幕的准确性是否适合您的需求。
技术细节
使用 Workers AI 构建
Stream 工程团队使用 Workers AI 构建了这项新功能，使我们能够通过单个 API 调用访问 Whisper 模型（一种开源自动语音识别模型）。使用 Workers AI，通过开箱即用的解决方案从根本上简化了 AI 模型的部署、集成和扩展。我们的团队不再需要处理基础设施的复杂性，从而能够专注于构建自动字幕功能。
编写利用 AI 模型的软件可能涉及多个挑战。首先，难以配置适当的硬件基础设施。AI 模型需要大量计算资源才能高效运行，并且需要 GPU 等专用硬件，而这些硬件可能成本高昂且难以管理。大规模部署 AI 模型也是一项艰巨的任务，涉及平衡工作负载分配、最小化延迟、优化吞吐量和保持高可用性等复杂性。Workers AI 不仅解决了管理底层基础设施的难题，还可以根据需要自动扩展。
使用 Workers AI 将一项艰巨的任务转变为只需不到 30 行代码即可转录音频文件的 Worker。
快速且大规模地为视频添加字幕
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 团队希望确保此功能在大规模运行时能够快速且高性能，这需要工程工作来处理大量视频，无论时长如何。
首先，我们的团队需要在运行 AI 推理之前对音频进行预处理，以确保输入与 Whisper 的输入格式和要求兼容。
视频内容千差万别，从用手机拍摄的短小粗糙的视频，到长达数小时的高质量好莱坞电影，应有尽有。视频可能无声，也可能包含动作驱动的杂音。此外，Stream 的点播视频包括直播录制，这些录制的打包方式与作为完整文件上传的视频不同。由于存在这种多样性，音频输入存储在一系列不同的容器格式中，具有不同的持续时间和不同的文件大小。我们确保我们的音频文件格式正确，符合 Whisper 的要求。
预处理的一个方面是确保文件具有合理的时长，以优化推理。Whisper 的音频文件转录时长“最佳点”是 30 秒。正如他们在 Github 讨论中指出的那样：“如果太短，会缺乏周围的背景。你会更频繁地删减句子。很多句子会变得毫无意义。如果太长，你需要越来越大的模型，来容纳你希望模型跟踪的含义的复杂性。”幸运的是，Stream 已经将视频分割成更小的片段，以确保在 Web 上播放时快速交付。我们编写了功能，在发送给 Workers AI 之前将这些小片段连接成 30 秒的批次。
为了优化处理速度，我们的团队尽可能多地并行化操作。通过同时创建 30 秒的音频批次并向 Workers AI 发送请求，我们充分利用了 Workers AI 平台的可扩展性。这样做大大减少了生成字幕所需的时间，但增加了一些额外的复杂性。由于我们并行向 Workers AI 发送请求，因此转录响应可能会无序到达。例如，如果视频时长为一分钟，则生成视频后 30 秒字幕的请求可能会在生成视频前 30 秒字幕的请求之前完成。字幕需要按顺序排列才能与视频对齐，因此我们的团队必须保持对音频批次顺序的理解，以确保我们最终组合的 WebVTT 字幕文件与视频正确同步。我们对传入的 Workers AI 响应进行排序，并重新排序时间戳以获得最终准确的转录。
最终结果是能够快速、高效且大规模地为较长视频生成字幕。
马上试试吧
今天，我们为所有订阅者以及 Pro 和 Business 计划客户提供此功能的公开测试版，我们对此感到非常兴奋！如要开始使用，请先将视频上传到 Stream。查看我们的文档以了解教程和当前测试版的限制。接下来，我们将着重于添加更多语言并支持更长的视频。