AWS Video Transcriber 开源项目安装与配置指南
2025-04-21 20:15:15作者:管翌锬
1. 项目基础介绍
AWS Video Transcriber 是一个开源项目,基于 AWS Lambda 服务器无关架构构建。该项目集成了 Amazon Transcribe 等服务,帮助用户在 Web 界面上完成视频字幕相关的操作,如自动生成视频字幕、校对和编辑视频字幕、翻译字幕以及将字幕烧录到视频中。
主要编程语言:Python
2. 项目使用的关键技术和框架
- AWS Lambda:无服务器计算服务,用于处理业务逻辑。
- Amazon Transcribe:自动语音识别服务,用于从音频中提取文本生成字幕。
- Amazon Translate:机器翻译服务,用于翻译字幕。
- Amazon Elastic Transcoder:视频转码服务,用于提取视频中的音频和将字幕烧录到视频中。
- Amazon API Gateway:API 网关服务,用于接收和转发客户端请求。
- Amazon DynamoDB:键值存储数据库,用于存储视频信息。
- Amazon S3:对象存储服务,用于存储视频、字幕和其他相关文件。
3. 项目安装和配置准备工作
准备工作
- AWS 账户:确保你有一个 AWS 账户,并拥有足够的权限来创建和配置所需的 AWS 资源。
- AWS CLI:安装并配置 AWS 命令行界面(AWS CLI),以便与 AWS 交互。
- Git:安装 Git,用于克隆和操作项目代码。
安装步骤
-
克隆项目仓库
在命令行中执行以下命令,克隆项目仓库到本地:
git clone https://github.com/awslabs/aws-video-transcriber.git -
配置 AWS CloudFormation
CloudFormation 模板将帮助你部署所需的 AWS 资源。在 AWS Management Console 中执行以下步骤:
- 打开 AWS CloudFormation 控制台。
- 点击 "Create stack"。
- 选择 "Upload a template file" 选项,并上传项目目录中的 CloudFormation 模板文件(通常为
template.yaml)。 - 输入所需的参数,包括栈名称、API 密钥和默认语言。
- 点击 "Next" 完成配置,然后点击 "Create stack" 部署资源。
-
获取访问信息
当栈创建成功后,你可以在 AWS CloudFormation 的 Outputs 选项卡中找到用于访问 Web 界面的 API 密钥和 CloudFront URL。
-
访问 Web 界面
在浏览器地址栏中输入 CloudFront URL,然后输入 API 密钥以访问 Web 界面。
-
上传视频并处理字幕
- 在 Web 界面中,点击 "Videos" 选项卡。
- 选择 "Upload videos..." 上传视频文件。
- 选择视频语言,如果需要,从下拉菜单中选择自定义词汇表。
- 点击 "Start" 开始上传和自动处理视频生成字幕。
按照以上步骤,你可以顺利安装和配置 AWS Video Transcriber 开源项目,并开始使用它来处理视频字幕。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873