Podcasts en kennisvideo’s zijn niet meer weg te denken als vehicle om kennis te delen. Het maken en delen van podcasts en video’s kost echter best veel tijd. Hoe groot is het deel dat we in dit proces zouden kunnen automatiseren? Dat ga jij onderzoeken en vervolgens bouwen.

💡Interessegebieden: Software development, Applied AI, Python, Generative AI

Het met passie opnemen van de kennis in een podcast en/of video’s is pas het begin. Na de opname zijn er veel handmatige en tijdsintensieve verwerkingen nodig om deze klaar te maken om te delen en promoten via social media platformen. Er is al een eerste aanzet gedaan voor het ontwikkelen van het Augmented Multimedia Platform (AMP) om delen hiervan te automatiseren. Denk hierbij het beschrijven van de opname (transcript), samenvatten, titel voorstellen, artikel creatie etc.

Maar dat is slechts het begin. Er zijn nog vele andere features die veel waarde kunnen toevoegen aan het platform. Denk hierbij automatische correctie van gastnamen in de transcript, het genereren van images en slides ter promotie, creatie van snippet (video/audio) als teaser etc. Hierna moet de content ook nog daadwerkelijk gedeeld worden, waarbij we via verschillende social media kanalen ruchtbaarheid geven aan de publicatie. Periodiek wordt de publicatie ook nog opnieuw gedeeld, waarbij we steeds andere quotes uit de opname halen.

De opdracht

Onderzoek welke passende technologieën er zijn om de uitdagingen van de audio/video verwerkingen en verrijkingen te automatiseren. Daarnaast wil je de gebruiker ondersteunen bij het delen van de content via social media kanalen. Bouw een Proof of Concept van de software oplossing voor de verrijking van de podcast/video content. Flexibiliteit, gebruiksvriendelijkheid en uitbreidbaarheid zijn van essentieel belang.

Onderzoeksvragen zijn afhankelijk vanuit jouw interesse en op basis van de features van de opdrachtgever. Voorbeelden hiervan zijn:

• Hoe kunnen visuele verrijkingen gemaakt worden voor de podcast op basis van transcriptie?
• Hoe kan het platform verrijkt worden met publicatie mogelijkheden en scheduling naar social media platformen?
• Hoe kan het platform doorontwikkeld worden naar multi user?
• Hoe kun je specifieke audio/video snippets creëren op basis van user input?
• Hoe kun je het platform uitbreiden met de auto correctie van podcast host en gast namen en biografieën?

De eerste versie van het AMP is ontwikkeld met onder andere Python & Django en werkt onder andere met behulp van Whisper voor de transcriptie en ChatGPT-4 voor de tekst modificatie. Deze opzet kan als basis gebruikt worden voor de PoC. De nieuwe features kunnen ook apart ontwikkeld worden om ze op een later moment te integreren.

Over Info Support

Info Support is specialist in maatwerksoftware, data/AI solutions, beheer en trainingen en actief in de sectoren Finance, Industry, Agriculture, Food & Retail, Mobility & Public en Healthcare. Wij bieden solide en innovatieve oplossingen voor complexe en bedrijfkritische softwarevraagstukken. Onze hoofdkantoren zijn gevestigd in Veenendaal (NL) en Mechelen (BE). Op dit moment zijn er circa 500 medewerkers bij Info Support in dienst.

De werkwijze van Info Support kenmerkt zich door een aantal kernwaarden: soliditeit, integriteit, vakmanschap en passie. Deze kernwaarden zijn verweven in ons werk en de manier waarop we met elkaar omgaan.

Om te zorgen dat alle medewerkers altijd op de hoogte kunnen zijn van de nieuwste ontwikkelingen beschikt Info Support over een inhouse kenniscentrum waar graag wordt voldaan aan de honger naar meer of andere kennis en vaardigheden.

Om deze opdracht te kunnen doen is B2-taalvaardigheid in het Nederlands vereist.