一、使用Google Cloud Video Intelligence API批量转录视频,通过创建项目、启用API、上传视频至Cloud Storage、调用annotateVideo接口设置语音识别参数,执行批量请求并导出文字结果;二、结合Google Speech-to-Text API提升精度,先用FFmpeg提取音频,上传至Cloud Storage,调用LongRunningRecognize方法配置增强模型与标点生成,获取高精度文本并归档;三、利用Google Apps Script实现自动化调度,将视频存于Drive指定文件夹,通过脚本循环调用API处理文件,控制请求频率避免超限,定时运行并将结果写入Sheet或文档。
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如果您需要使用Google AI技术将视频内容转化为文字并进行批量处理,但面对大量视频文件感到效率低下,可能是由于缺乏自动化流程。以下是实现高效批量处理的具体操作方法:
该方法利用Google Cloud的Video Intelligence API,通过编程方式对多个视频文件进行语音识别和文字提取,适用于存储在Google Cloud Storage中的批量视频数据。
1、登录Google Cloud Console,创建新项目或选择现有项目。
2、启用Video Intelligence API服务,并配置相应的结算账户。
3、将待处理的视频文件统一上传至指定的Google Cloud Storage存储桶中。
4、编写脚本调用
annotateVideo
speechTranscription
5、在请求参数中为每个视频文件指定GCS路径,并配置语言代码(如en-US、zh-CN)和采样率。
6、执行批量请求后,系统会返回作业ID,可通过轮询方式获取各视频的文字转录结果。
7、将生成的文字内容自动导出为JSON或TXT格式,保存到本地或云端指定目录。
此方案适用于对文字准确率要求较高的场景,通过分离音频与视频流,使用更专业的Speech-to-Text API提升识别质量。
1、使用FFmpeg工具对批量视频执行音频提取操作,命令示例:ffmpeg -i input.mp4 -vn -acodec copy output.aac。
2、将提取出的音频文件批量上传至Google Cloud Storage。
3、在Google Cloud项目中启用Speech-to-Text API服务。
4、构建异步识别请求,使用
LongRunningRecognize
5、在请求体中配置增强模型(如phone_call或video),并开启
enableAutomaticPunctuation
6、设置结果回调地址或定期检查操作状态,获取结构化文本输出。
7、将每条音频对应的转录文本按原始视频名称命名归档,便于后续检索与管理。
对于中小规模的批量处理需求,可借助Google Apps Script与Drive集成,实现轻量级自动化文字生成流程。
1、将所有待处理视频文件集中存放在Google Drive特定文件夹内。
2、打开Google Sheets新建电子表格,记录每个视频的文件名及预期输出位置。
3、进入Apps Script编辑器,安装Video Intelligence或Speech服务库。
4、编写循环函数遍历Drive文件夹中的视频文件,逐个触发转录请求。
5、在代码中加入延迟控制机制,避免超过API每日配额限制。
6、设定触发器使脚本定时运行,例如每天凌晨自动处理新增视频。
7、转录完成后,将文字结果写入对应Sheet行或生成独立文档存回Drive。
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