Node.js 結合 AI 輕松總結音視頻內容
大模型預言（LLM）可以幫我們做很多事情，有很多有趣的玩法值得探索。本期筆者將帶領大家使用 Node.js + AssemblyAI + ChatGPT 總結視頻內容。
步驟 1 - 轉錄音視頻為文本
AssemblyAI 是一家專注于語音 AI 模型的公司，用于識別、理解和處理人類語音服務。2023 年第還融到了 5000 萬美元，將重點打造超人語音 AI 模型。
它們提供了 Node.js 版本的 SDK assemblyai，使用 TS 編寫的，用于與 AssemblyAI API 交互，使用起來超級簡單，該 API 支持異步和實時轉錄以及最新的 LeMUR 模型。下圖為 NPM 中的截圖，可看到周下載量在逐漸上升。
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安裝 Node.js、創建一個項目并安裝 assemblyai 依賴
mkdir ai-video-summarization
cd ai-video-summarization
npm init -y
npm i assemblyai -S我們將使用 ES Modules 語法而不是 CommonJS，注意 package.json 中的 type 應設為 module。
// package.json
{
...
"type": "module",
...
}因為需要調用大模型 API 接口，需要提前在 https://www.assemblyai.com/app/account 頁面中準備好 API Key 信息，提供了免費使用額度。
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使用方法很簡單，可以傳輸本地的視頻，也可以指定遠程 URL 地址。
import { AssemblyAI } from 'assemblyai'
import fsPromises from 'fs/promises'
const client = new AssemblyAI({
apiKey: process.env.ASSEMBLYAI_API_KEY,
})
const run = async () => {
try {
const config = {
audio: await fsPromises.readFile('/*這里替換為你的視頻地址*/videos/ai-ipad.mp4'),
// audio_url: 'https://storage.googleapis.com/aai-web-samples/5_common_sports_injuries.mp3'
// language_code: 'zh',
}
const transcript = await client.transcripts.transcribe(config)
console.log(transcript.text)
} catch (err) {
console.error('error ', err)
}
}
run()示例中用的這個視頻為 “AI 加持的 iPad，通過手寫數學表達式即可解出答案”
運行 ASSEMBLYAI_API_KEY="你的 API Key 信息" node script.js 命令，生成的文本信息如下所示，準確性還可以，因為這個視頻相對短些，長一點的還沒有試過！
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生成文本信息時是支持多語言翻譯的，有個 language_code 參數設置為 'zh' 即可，但是返回的結果看起來為繁體。
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第一步提取視頻中的文本信息到這里就完成了。
步驟 2 - 總結視頻內容
第二步為總結提出的文本信息。一種方法是使用 AssemblyAI 提供的 LeMUR（LLM 提示音視頻框架）自動對其進行總結。
以下是 copy 的官方文檔的一個 Demo，你可以告訴 LeMUR 你期望的格式是什么，還有一些上下文信息。
const { response } = await client.lemur.task({
transcript_ids: [transcript.id],
prompt: `Summarize the episode using the following format:
**<topic header>**
<topic summary>
`,
context: "An episode of the Lex Fridman podcast, in which he speaks with Guido van Rossum, the creator of the Python programming language"
});
console.log("LeMUR response", response);但是這個 API 是收費的，沒有提供免費的嘗試額度。
ChatGPT 的 GPT4o 模型現在也很好用啊，并且還是免費的，如果想做一些總結了，可以借助 ChatGPT 在做一個總結。如下所示：
第一次總結：
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第二次更簡短的總結：
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關于 AssemblyAI 的更多用法可參考 API 文檔 https://www.assemblyai.com/docs，歡迎關注編程界，探索更多 AI 使用技巧！
