Từ video đến dữ liệu: Cách AI thay đổi quy trình xử lý nội dung đa phương tiện

Một video trông có vẻ đơn giản khi bạn nhấn nút phát. Có hình ảnh, một vài đoạn hội thoại, có lẽ là nhạc nền, và vài phút sau là kết thúc.

Tuy nhiên, với việc sử dụng AI đúng cách, mọi thứ có thể trở nên thú vị hơn nhiều. Đối với một hệ thống trí tuệ nhân tạo, cùng một video đó có thể trở thành lời thoại để chuyển mã, khuôn mặt và vật thể để nhận diện, cảnh quay để phân loại, chủ đề để xác định, cảm xúc để ước tính, dấu thời gian để sắp xếp và văn bản để tóm tắt.

Nói cách khác, cùng một video đó có thể được biến đổi hoàn toàn thành một thứ gì đó mạnh mẽ và hấp dẫn. Bạn tự hỏi làm thế nào ư? Hãy cùng đi sâu vào nội dung nhé.

Mục lục

● Tại sao đa phương tiện đang trở nên "AI-Readable" (có thể đọc được bởi AI)?

● Điều gì thực sự xảy ra khi AI xử lý một video?

● Tại sao việc chuyển đổi tệp vẫn quan trọng

● Từ âm thanh đến trí tuệ có thể tìm kiếm được

● Nơi AI đa phương tiện đang được sử dụng

● Vấn đề chất lượng mà AI không thể bỏ qua

● Tại sao đa phương tiện đang trở nên "AI-Readable"

Trong một thời gian rất dài, dữ liệu doanh nghiệp vốn dĩ rất thân thiện với máy tính, ví dụ như bảng tính, cơ sở dữ liệu, biểu mẫu và tài liệu văn bản.

Video và âm thanh thì khác. Mặc dù một buổi hội thảo trực tuyến kéo dài hai giờ có thể chứa nhiều thông tin hữu ích, nhưng việc tìm kiếm một bình luận cụ thể thực sự là một rắc rối.

Đó là lúc AI hỗ trợ. Hãy tìm các hệ thống AI đa phương tiện hoạt động trên văn bản, hình ảnh, lời nói và video. Tin tức về AI đã đề cập đến sự chuyển dịch rộng lớn hơn này sang đa phương tiện, nơi các mô hình xem xét và kết hợp các dạng thông tin khác nhau. Do đó, nó không xử lý riêng biệt từng loại.

Kết quả là gì?

Một thư viện video được hình thành, hoạt động giống như một cơ sở dữ liệu có thể tìm kiếm. Bằng cách này, bạn có thể yêu cầu tìm những khoảnh khắc mà khách hàng đã đề cập đến điều gì đó hoặc trích xuất các đoạn hội thoại. Đột nhiên, video không chỉ nằm im trong kho lưu trữ nữa mà còn làm được nhiều việc hơn thế.

Điều gì thực sự xảy ra khi AI xử lý một video?

Không có một nút bấm ma thuật nào đằng sau AI đa phương tiện. Trong nhiều quy trình làm việc, quá trình này bao gồm một vài giai đoạn.

Chúng ta có thể nói rằng AI không chỉ đang xem video, mà nó còn đang ghi chú, hiểu các bình luận chính, sau đó sắp xếp mọi thứ lại một cách có cấu trúc. Và đó là cách AI biến một thứ nằm im lìm trong góc thành một thứ rất hữu ích và quan trọng.

Tại sao việc chuyển đổi tệp vẫn quan trọng trong quy trình làm việc của AI

Chuẩn bị dữ liệu mà các công cụ AI thực sự có thể sử dụng

Mặc dù các mô hình AI có thể rất tinh vi, chúng vẫn dựa vào dữ liệu đầu vào mà chúng có thể xử lý một cách đáng tin cậy. Ví dụ, hãy tưởng tượng một đội ngũ marketing có một tệp phỏng vấn định dạng MP4. Vấn đề là họ chỉ cần cuộc hội thoại để chuyển thành văn bản.

Do đó, thay vì gửi toàn bộ video qua mọi công cụ AI, họ có thể chuyển đổi tệp sang định dạng cần thiết cho bước tiếp theo trước. Điều này giúp quy trình làm việc gọn gàng hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Biến nội dung video thành âm thanh sẵn sàng cho AI

Việc thực hiện chuyển đổi chỉ thuận tiện khi được thực hiện bởi các công cụ đáng tin cậy như Convertio. Nó biến đổi các tệp thành định dạng phù hợp với một ứng dụng AI cụ thể. Ví dụ, chuyển đổi tệp MP4 sang tệp âm thanh WAV sẽ loại bỏ phần hình ảnh của video.

Sau đó, nó tạo ra một tệp âm thanh chất lượng cao có thể được sử dụng để nhận dạng giọng nói hoặc phân tích. Chưa hết, Convertio còn hỗ trợ bằng cách cho phép các tệp phương tiện được chuyển đổi sang định dạng mà công cụ tiếp theo trong quy trình AI yêu cầu.

Tiện ích này giúp nhóm chuẩn bị các trường dữ liệu để chuyển mã, phân tích hoặc tái sử dụng. Tương tự, một quy trình làm việc yêu cầu âm thanh không nén có thể sử dụng tính năng chuyển đổi mp4 sang wav để trích xuất rãnh âm thanh của video thành tệp WAV cho quá trình xử lý giọng nói sau đó.

Nó không chỉ dừng lại ở việc chuyển đổi tệp bằng cách thay đổi phần mở rộng. Đó là về việc chuẩn bị đúng dữ liệu cho đúng tác vụ.

Tại sao khả năng tương thích tệp lại quan trọng đối với hiệu suất của AI?

Một chi tiết kỹ thuật quan trọng là các dịch vụ AI khác nhau hỗ trợ các định dạng và cấu hình đầu vào khác nhau.

Ví dụ, API chuyển đổi giọng nói thành văn bản hiện tại của OpenAI chấp nhận một số định dạng âm thanh và phương tiện, bao gồm MP3, MP4, M4A, WAV, FLAC và WebM. (Tài liệu OpenAI Audio API).

Hơn nữa, Google Cloud cũng khuyến nghị sử dụng âm thanh không mất dữ liệu (lossless) như FLAC hoặc LINEAR16. Điều này rất thiết thực cho việc nhận dạng giọng nói và lưu ý rằng chất lượng âm thanh có thể ảnh hưởng đến kết quả. (Các phương pháp thực hành tốt nhất của Google Cloud Speech-to-Text).

Kết luận là, đừng chỉ hỏi "mô hình AI có thể làm gì với nội dung của bạn", mà hãy hỏi xem bạn có đang cung cấp đúng dữ liệu đầu vào hay không.

Từ âm thanh đến trí tuệ có thể tìm kiếm được

Mọi thứ trở nên dễ dàng và bớt căng thẳng hơn nhiều khi bạn vượt qua giai đoạn trích xuất giọng nói và chuyển mã.

Một bản ghi chép có thể được:

● tóm tắt thành các ý chính;

● dịch sang ngôn ngữ khác;

● phân chia theo người nói;