Transkriberingsarbetet fallerar på det mest irriterande sättet. Filer hamnar i en bucket, någon måste komma ihåg att köra Transcribe, och sedan slutar det ändå med att ni jagar ”den senaste versionen” av texten.
S3 Transcribe-automatisering är för team som inte har råd med den här typen av glidning. En marknadschef som försöker få ut veckoinnehåll märker det direkt. Det gör även en poddproducent och en driftansvarig som är trött på manuella överlämningar.
Det här n8n-flödet batchar ljud/video från AWS S3 till AWS Transcribe, så du får korrekt formaterade utskrifter utan att behöva passa jobben. Du får se hur det fungerar, vad du behöver och var det brukar gå snett.
Så fungerar automatiseringen
Hela n8n-flödet, från trigger till slutresultat:
n8n Workflow Template: AWS S3 + AWS Transcribe: batchtranskriptioner klara
flowchart LR
subgraph sg0["Manual Execution Start Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "Manual Execution Start", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Retrieve S3 Objects", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Generate Speech Transcript", pos: "b", h: 48 }
n1 --> n2
n0 --> n1
end
%% Styling
classDef trigger fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
classDef ai fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
classDef aiModel fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5,stroke-width:2px
classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#f9a825,stroke-width:2px
classDef database fill:#fce4ec,stroke:#c2185b,stroke-width:2px
classDef api fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
classDef code fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
classDef disabled stroke-dasharray: 5 5,opacity: 0.5
class n0 trigger
Problemet: batchtranskribering blir filjakt
På pappret låter ”bara transkribera det som ligger i S3” enkelt. I verkligheten blir det ett långsamt läckage av uppmärksamhet. Någon laddar upp fem inspelningar, sedan startar någon annan Transcribe-jobb ett och ett, och därefter frågar en tredje person var resultaten finns. Under tiden blir ett filnamn felskrivet, fel bucket/prefix används och ni får köra om jobb som ni redan har betalat för. Multiplicera det med varje möte, intervju, webbinar eller kundsamtal, och ni lägger timmar varje vecka på koordinering i stället för att få ut innehållet eller insikterna ni ville ha från början.
Det växer snabbt. Här är var det brukar brista när volymen kommer.
- Folk väntar på varandra eftersom ingen är säker på vilka filer som är ”klara att transkribera”.
- Manuell skapelse av jobb bjuder in små misstag, och de misstagen dyker ofta upp vid sämsta möjliga tillfälle.
- Ni slutar med att kolla jobbstatus som om det vore en andra inkorg, vilket är distraherande och helt onödigt.
- Backloggar växer i det tysta, så utskrifter kommer sent och er publiceringstakt halkar efter.
Lösningen: batcha S3-filer till AWS Transcribe automatiskt
Det här flödet ger dig en pålitlig ”batchknapp” för transkribering. Du kör det, n8n tittar i en specifik AWS S3-bucket (och prefix, om du vill), hämtar ljud-/videoobjekten som hittas och skapar sedan ett AWS Transcribe-jobb för varje fil. Därefter gör AWS grovjobbet. Du behöver inte öppna AWS-konsolen, copy/paste:a URI:er eller föra anteckningar över vad som redan har processats. Resultatet är förutsägbart flöde: allt i bucketen skickas till tal-till-text, så teamet kan fokusera på vad ni ska göra med utskrifterna i stället för hur ni ska få fram dem.
Flödet startar med en manuell körning i n8n. Sedan hämtar det en lista över filer från AWS S3 och skickar dem till AWS Transcribe som transkriberingsjobb. När de väl är inskickade har du gjort en rörig, återkommande uppgift till en konsekvent operation som du kan köra när nya filer staplas på.
Det du får: automatisering vs. resultat
| Vad det här flödet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här kan det se ut
Säg att du laddar upp 20 inspelningar per vecka till S3 (säljsamtal, intervjuer, webbinarier). Manuellt tar det ofta runt 5 minuter per fil att skapa ett Transcribe-jobb och klistra in rätt S3-URI, så det blir ungefär 100 minuter i veckan, plus avbrott för att kolla vad som är klart. Med det här flödet startar du det en gång, väntar tills batchen är inskickad och är klar på cirka 10 minuter aktiv tid. Det är runt 90 minuter tillbaka, varje vecka, utan att ändra hur teamet spelar in.
Det här behöver du
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Alternativ för egen drift om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- AWS S3 för att lagra ljud-/videofilerna som ska transkriberas.
- AWS Transcribe för att skapa tal-till-text-jobb i skala.
- AWS-inloggningsuppgifter (skapa i AWS IAM med åtkomst till S3/Transcribe)
Kunskapsnivå: Nybörjare. Du kopplar AWS-inloggningsuppgifter och väljer den bucket/prefix du vill processa.
Vill du inte sätta upp detta själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
Manuell körning från n8n. Du startar flödet när du är redo att processa en batch, till exempel efter en dag med inspelningar eller i slutet av veckan.
Filhämtning från AWS S3. n8n listar objekten i din valda bucket (och mapp/prefix om du använder det), så att flödet har en korrekt inventering av vad som ska skickas.
Skapande av transkriberingsjobb i AWS Transcribe. För varje fil som returneras skickar flödet in ett transkriberingsjobb så att AWS kan göra tal-till-text-processningen utan att du kopierar länkar eller skriver om namn.
Utskrifter produceras längre fram. Just det här flödet fokuserar på att skapa jobb, vilket är delen som oftast tar mänsklig tid. Många team bygger sedan ut det för att logga resultat, notifiera en kanal eller skicka färdiga utskrifter till ett kalkylark.
Du kan enkelt ändra vilken S3-mapp som processas eller hur jobben namnges utifrån dina behov. Se den fullständiga implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementation
Steg 1: konfigurera den manuella triggern
Konfigurera den manuella triggern för att starta arbetsflödet vid behov under testning eller vid ad hoc-körningar för transkribering.
- Lägg till noden Manual Execution Start som trigger.
- Lämna standardinställningarna som de är, eftersom den här noden körs manuellt utan ytterligare parametrar.
- Säkerställ att Manual Execution Start är ansluten till Retrieve S3 Objects.
Steg 2: anslut AWS S3
Konfigurera S3-noden för att lista ljudfiler som ska skickas för transkribering.
- Välj noden Retrieve S3 Objects.
- Ställ in Operation på
getAll. - Ställ in Return All på
true. - Ställ in Bucket Name på
n8n-docs. - Inloggningsuppgifter krävs: anslut era aws-inloggningsuppgifter.
Steg 3: konfigurera transkriberingsprocessorn
Använd AWS Transcribe för att skapa ett transkriberingsjobb för varje S3-ljudobjekt.
- Välj noden Generate Speech Transcript.
- Ställ in Media File URI på
=s3://{{$node["Retrieve S3 Objects"].parameter["bucketName"]}}/{{$json["Key"]}}. - Aktivera Detect Language genom att ställa in den på
true. - Ställ in Transcription Job Name på
={{$json["Key"].replace(/\s/g,'-')}}. - Inloggningsuppgifter krävs: anslut era aws-inloggningsuppgifter.
Steg 4: konfigurera utdataflödet
Verifiera körsekvensen från S3-listning till transkriberingsjobb.
- Bekräfta att Manual Execution Start ansluter till Retrieve S3 Objects.
- Bekräfta att Retrieve S3 Objects skickar utdata till Generate Speech Transcript.
Steg 5: testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett manuellt test för att säkerställa att S3-objekt hämtas och att transkriberingsjobb skapas korrekt.
- Klicka på Execute Workflow för att köra Manual Execution Start.
- Verifiera att Retrieve S3 Objects returnerar objekt från
n8n-docs. - Bekräfta att Generate Speech Transcript skapar ett jobb för varje
Keysom returneras. - När ni är nöjda, växla arbetsflödet till Active för användning i produktion.
Vanliga fallgropar
- AWS-inloggningsuppgifter kan löpa ut eller kräva specifika behörigheter. Om saker skapar fel, kontrollera först din policy för AWS IAM-användare/roll och inställningarna för inloggningsuppgifter i n8n.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processningstiderna. Öka väntetiden om efterföljande noder misslyckas på grund av tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in er tonalitet tidigt, annars kommer du att redigera utdata för alltid.
Vanliga frågor
Cirka 20 minuter om din AWS-åtkomst är klar.
Nej. Du kopplar AWS och väljer dina bucket-inställningar.
Ja. n8n har ett gratisalternativ för egen drift och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer startar på 20 USD/månad för högre volymer. Du behöver också räkna in kostnader för AWS Transcribe-användning (prissätts vanligtvis per minut ljud).
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller egen drift på en VPS. För egen drift är Hostinger VPS prisvärd och klarar n8n bra. Egen drift ger obegränsade körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, och det bör du troligen göra. De flesta team börjar med att ändra S3-bucket och prefix i noden ”Retrieve S3 Objects”, och justerar sedan inställningarna för jobbnamn i ”Generate Speech Transcript” så att körningar inte krockar. Vanliga anpassningar är att dela upp per mapp (en per kund), filtrera filtyper (bara .mp3/.mp4) och lägga till en namngivningsstandard som datum + projekt.
Oftast handlar det om IAM-behörigheter eller utgångna nycklar. Skapa om eller spara om din AWS access key/secret i n8n och bekräfta att IAM-policyn tillåter listning av objekt i bucketen. Dubbelkolla också regioninställningar, eftersom S3- och Transcribe-anrop kan misslyckas när de pekar mot fel region.
Många, men det beror på din n8n-plan och AWS-gränser. På n8n Cloud Starter begränsas du främst av månadsvisa körningar, så väldigt stora buckets kan behöva batchas per prefix. Om du kör egen drift finns ingen körningsgräns, men din server behöver fortfarande tillräckligt med minne och tid för att köra batchen. I praktiken kör team detta per mapp eller per dags uppladdningar för att hålla det förutsägbart.
Ofta, ja, om du kör riktiga batchar. n8n hanterar loopar över många S3-objekt mer naturligt, och egen drift gör att du inte betalar per liten uppgift när volymen sticker iväg. Du får också mer kontroll över namngivning, filtrering och villkorslogik, vilket är viktigt när du vill undvika duplicerade jobb. Zapier eller Make kan fortfarande vara helt okej för en lättare setup med ett litet antal filer. Om du vill ha hjälp att välja, prata med en automationsexpert.
När det här väl rullar slutar transkribering vara en återkommande uppgift du måste hantera och blir en bakgrundsprocess du kan lita på. Sätt upp det en gång, kör det när du behöver och gå vidare.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.