AI-baserad undertextning för video med öppen källkod och smarta funktioner

I ett internt initiativ hos oss på Softhouse har vi utforskat hur AI-baserad auto-textning kan göra videomaterial mer tillgängligt och användbart. Med hjälp av OpenAI:s Whisper-modell har vi byggt en lösning som automatiskt transkriberar tal till text – och därmed förenklar både lagkrav på videoundertextning och möjliggör effektivt informationssökande i videoinnehåll. En stor fördel med den här lösningen är att modellen kan köras lokalt, vilket eliminerar behovet av att dela data med tredje part. Detta skapar inte bara en säkrare datamiljö, utan är också en avgörande faktor för verksamheter med höga krav på integritet och efterlevnad.

Det här är inte bara ett verktyg för tillgänglighet. Det öppnar också för smarta sökningar, sammanfattningar och intern kunskapsdelning, samtidigt som det ger full kontroll över både input och output tack vare sin open source-karaktär.

Vad vi gjort

• Implementerat OpenAI Whisper som kärna för transkribering
• Skapat stöd för auto-textning av interna videor och demos
• Utvärderat möjligheter för smart sökning och summering av videoinnehåll
• Utforskat hur lösningen kan bidra till ökad transparens och data privacy

Affärsnyttan

• Möjliggör lagstadgad tillgänglighet med automatisk undertextning
• Förbättrar intern effektivitet med AI-baserad textanalys från video
• Stärker öppenhet och insyn i innehåll och kunskap
• Ger en stabil grund för vidare användning av open source-AI

Vi kodar framtiden – med AI som både lyssnar och förstår.