نقطه شروع: پروژهای برای دسترسپذیری ویدیوها
پروژه Video Reader با هدف حل یک چالش همیشگی شکل گرفت: دسترسپذیر کردن محتوای ویدیویی برای همگان از طریق پیادهسازی متنی (Transcription) و ترجمه هوشمند.
این نوشته نقشهراه فنی ساخت یک برنامه وب ساده اما قدرتمند را مرور میکند که در فاز نخست از زبانهای انگلیسی و فارسی پشتیبانی میکند.
چشمانداز: خواناتر کردن محتوای ویدیویی
ایده اصلی استفاده از تکنیکهای پردازش زبان طبیعی (NLP) و هوش مصنوعی برای شکستن مرزهای زبانی در ویدیوهاست:
- تبدیل گفتار به متن هوشمند: استخراج متن دقیق از فایلهای ویدیویی.
- ترجمه ماشینی: ترجمه متن پیادهسازیشده برای مخاطبان با زبانهای مختلف.
معماری و انتخابهای فنی
۱. فرانتاند: Vue.js و TailwindCSS
- Vue.js: انتخابشده به دلیل سادگی، معماری تمیز و سرعت بالای توسعه.
- TypeScript: جهت تضمین کیفیت کد و قابلیت نگهداری بالا.
- TailwindCSS: فریمورک محبوب CSS برای طراحی سریع و مدرن.
۲. بکاند: قدرت پایتون و FastAPI
برای یکپارچهسازی مستقیم با مدلهای یادگیری ماشین و NLP، پایتون بهترین گزینه بود:
- FastAPI: فریمورک مدرن و بسیار سریع پایتون برای ساخت REST APIهای استاندارد.
۳. ذخیرهسازی داده و فایلها
- MongoDB: پایگاه داده سندمحور (NoSQL) مناسب برای ذخیره متادیتای ویدیوها.
- Minio: سرویس ذخیرهسازی ابری متصل و سازگار با S3 برای مدیریت فایلهای سنگین ویدیویی.
- Docker: کانتینریسازی کامل تمامی اجزای سیستم جهت اجرای یکپارچه.