AWS와 Instituto de Ciência e Tecnologia Itaú (ICTi) 간의 전략적 과학적 파트너십을 통해 개발된 이 게시물은 텍스트와 오디오에 대한 감성 분석의 기술적 측면을 탐구합니다. 여러 ML 모델 및 서비스를 비교하고 각 접근 방법의 트레이드오프와 함정을 논의하며 AWS 서비스가 어떻게 조합되어 견고하고 완결된 솔루션을 구축할 수 있는지 강조합니다. 또한 대형 언어 모델 (LLM)을 위한 더 고급화된 프롬프트 엔지니어링과 텍스트 데이터만으로는 놓칠 수 있는 감정적 단서를 포착하기 위해 오디오 기반 분석 범위를 확대하는 가능한 미래 방향에 대한 통찰을 제공합니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock에서 Foundation Models (FMs)을 활용하여 예측 정비 솔루션을 구현하는 방법과, 아마존의 제조 장비를 사례로 들어 그 활용성을 보여줍니다. 이 솔루션은 유연하며 다른 산업에 맞게 맞춤화할 수 있습니다.

Amazon Bedrock와 Amazon Transcribe의 고급 기능을 활용하여 음성 녹음을 간결하고 구조화된 요약으로 변환하는 서버리스 회의 요약 시스템을 소개합니다. 이 프로세스를 자동화함으로써 조직은 핵심 통찰력, 업무 항목 및 결정 사항이 체계적으로 기록되고 이해관계자에게 접근 가능하게 됩니다.

SkillShow는 매년 300개 이상의 이벤트를 촬영하여 2만 명 이상의 청소년 선수를 위한 콘텐츠를 만드는데, Amazon Transcribe 및 기타 AWS 기계 학습 서비스를 활용하여 비디오 처리 워크플로우를 자동화했으며 편집 시간과 비용을 줄이고 작업을 확장했다.

웹 오디오 API와 Amazon Transcribe 스트리밍을 이용한 실시간 이중 채널 전사를 가능하게 하는 웹 응용 프로그램의 구현 세부 사항을 탐색합니다. AudioContext, ChannelMergerNode 및 AudioWorklet의 조합을 사용하여 두 마이크로폰에서 오디오 데이터를 실시간으로 처리하고 인코딩 한 후 Amazon Transcribe로 전송합니다.