基于AI自动化生成会议讲义的服务器架构

各类机构在将会议录像或演示视频转化为结构化文档时面临重大挑战。传统讲义制作流程需要大量人工操作，包括识别幻灯片切换、转录语音内容、整理截图、同步视觉元素与演讲者注释以及内容格式化等。这些挑战严重影响工作效率和可扩展性，特别是在处理大量演示录像、会议记录、培训资料和教育内容时。

技术架构概览

该解决方案采用无服务器架构，通过某机构Step Functions协调工作流，将演示录像处理为完整讲义。工作流程包含以下关键步骤：

1. 视频上传与触发
   当视频上传至指定存储桶时，通过事件通知触发工作流。

2. 镜头检测与转录
   使用某机构Bedrock数据自动化服务检测幻灯片切换并生成视频转录。工作流通过轮询API检查处理状态，确保任务完成后再继续后续步骤。

3. 音视频同步匹配
   通过定制算法将语音片段与对应幻灯片进行时间戳匹配：

   • 从存储桶获取处理结果
   • 构建结构化JSON数组
   • 执行基于时间戳的匹配算法

4. 并行处理阶段

   • 截图生成：使用FFmpeg工具在检测到的幻灯片切换时间点捕获图像
   • 转录优化：通过大语言模型修正转录文本，消除口语赘词和语法错误

5. 讲义生成
   使用python-pptx库将优化后的文本与截图整合为PPT文档，每张幻灯片附带对应的演讲者注释。

核心技术实现

视频分析模块

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# 使用FFmpeg截取特定时间点图像示例
ffmpeg.input(video_path, ss=timestamp).output(screenshot_path, vframes=1).run()

文本优化模块

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5

prompt = '''此转录结果需要修正：
1. 修复拼写和语法错误
2. 移除"呃"、"嗯"等口语赘词
3. 保持原始技术准确性
示例输入/输出格式...'''

动态资源管理

工作流采用Map状态实现并行处理，有效提升多段转录的处理效率，同时控制标准工作流成本。

部署与扩展

该方案提供完整的CDK部署栈，包含：

• 事件触发配置
• 无服务函数实现
• 自定义依赖层(Docker打包)
• 示例测试视频

系统可扩展支持：

• 多语言翻译功能
• 不同演示格式适配
• 企业级批量处理

架构优势

1. 全自动化处理
   实现从原始视频到结构化讲义的端到端自动化

2. 精准内容同步
   基于时间戳的匹配算法确保视听内容一致性

3. 成本优化设计
   通过智能轮询机制平衡处理速度与执行成本

该技术方案已在实际教育场景验证，可将传统需要数小时的手工流程缩短至分钟级完成，准确率达到92%以上。