Data & Innovation • Media & Entertainment • AWS
Procesamiento de medios con Machine Learning de AWS
El poder de Machine Learning revoluciona procesos clave en la industria del entretenimiento. La importancia de contar con una infraestructura en la nube que respalde estos avances.
Contexto y problema
Una de las principales plataformas de streaming en América Latina, enfrentaba un desafío crítico: los procesos manuales para subtitulado y closed captioning eran lentos e ineficientes, lo que dificultaba su capacidad para escalar y cumplir con los diversos requisitos de idiomas para la distribución global.
La necesidad de servir a una audiencia global con contenido accesible en múltiples idiomas requería una solución que superara las limitaciones de los métodos tradicionales.
La solución con Machine Learning de AWS
Para abordar este desafío, la empresa implementó una solución innovadora utilizando los servicios de Machine Learning de AWS. La combinación de AWS Transcribe para la conversión de voz a texto y AWS Translate para la traducción de ese texto permitió la automatización del proceso de subtitulado.
Esta automatización no solo aumentó la eficiencia, sino que también redujo significativamente los tiempos de entrega, permitiendo gestionar eficazmente múltiples idiomas y satisfacer las necesidades de la audiencia global.
Migración y gestión de datos
Un aspecto crítico del proyecto fue la migración de datos de una solución local a AWS.
Utilizando herramientas como RCLONE para la sincronización de datos en línea, se garantizó la continuidad durante la migración, alineándose con soluciones modernas de almacenamiento en la nube. El proceso comenzó con una evaluación detallada de las estructuras de datos existentes para asegurar que la transición a AWS no interrumpiera las operaciones en curso.
Arquitectura técnica y algoritmos
Se utilizó un conjunto robusto de herramientas de AWS, incluyendo AWS Media Services, Step Functions, Lambda, DynamoDB y la solución de Localización de Contenido.
Estas herramientas integran Transcribe, Translate y, potencialmente, Rekognition para la producción de metadatos, optimizando el flujo de trabajo para el subtitulado y el closed captioning.
Resultados obtenidos
Cualitativos
La empresa mejoró significativamente la accesibilidad del contenido mediante la automatización de subtítulos en varios idiomas, lo que resultó en tiempos de entrega más rápidos y una reducción del esfuerzo manual en el procesamiento de contenido.
Cualitativos
Las métricas específicas incluyeron la reducción del tiempo de lanzamiento al mercado para contenido subtitulado, altos porcentajes de precisión en transcripciones y traducciones automatizadas, y ahorros en costos operativos.
Evaluación del modelo y rendimiento
La empresa utilizó AWS CloudWatch para monitorear el rendimiento de los servicios de procesamiento de medios.
Los criterios de rendimiento inclyeron la precisión de las transcripciones y traducciones, así como la capacidad de respuesta del sistema.
La estrategia para la actualización de los modelos de Machine Learning involucraron el monitoreo continuo de métricas de rendimiento y el reentrenamiento o ajuste según fuera necesario, basándose en patrones de datos emergentes.
Conclusiones
Esta implementación representó una actualización técnica. Gracias a AWS, ahora puede ofrecer contenido accesible y de alta calidad a una audiencia global, con una eficiencia operativa mejorada y una capacidad de respuesta sin precedentes.
Esta historia de éxito destaca el poder del Machine Learning para revolucionar procesos clave en la industria del entretenimiento y la importancia de contar con una infraestructura en la nube que respalde estos avances.
La empresa automatizó sus procesos de subtitulado y closed captioning utilizando los servicios de Machine Learning de AWS, mejorando la eficiencia, reduciendo los tiempos de entrega y mejorando el soporte multilingüe. Al migrar a AWS, mejoraron la accesibilidad del contenido y la eficiencia operativa, satisfaciendo las necesidades de una audiencia global.
