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人工智能进入广播领域
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鲍勃·科瓦奇 内容的成本和质量。” 之前编码的参数,AI优化的设置能够应用
另一个潜在作用是在监测方面。 于每一个新视频文件。此外,将用我们的
计算机的计算能力飞速增加,它正 “AI协助的多画面分割显示器可以提供每 服务编码的每一个资产有助于训练这种机
日益做我们不喜欢做或以前根本做不了的 个信号更深入的信息,而且也把它置入贯 器学习模型,使未来编码预测更准确。这
工作。 穿所有构成该特定内容通道的各个设备的 使得处理时间更快,质量更高,但带宽不
例如,接受记录的原始视频和创建数 环境内,”埃克斯坦表示,“当前我们是 用增加。”
据文件,让新闻机构搜索我们需要它时恰 例外监测;以后监测将更前瞻和无缝。” 恰当配置的A I驱动编码省下的成本
好合适的片段。需要一个火灾的镜头?AI 是巨大的,格兰德尔表示。
系统记录它并使它出现在服务器上。 人类监督员 “例如,Netflix估计其应用AI自动
A I还是观众访问电视台的网站时给 尽管A I技术潜力巨大,但A I涉及的 化工作流程和降低客户流失率,每年可
予他们更好体验的工具。 很多运作依然需要人类监督员保证平稳 以节省约10亿美元,”他说,“这不仅提
“随着消费者越来越向往个性化体 运作。 高用户的体验质量和服务质量,而且减
验,新闻电视台必须关注动态内容,”草 “我们已在看到人工智能被用作一 少达到同样质量码流所需的比特数量。
谷公司技术产品经理德鲁·马丁表示, 个创作如集锦片段等的内容的工具,而 YouTube也走在用AI降低总视频延迟和
“AI能够以最小人力提供丰富的终端用户 Aspera被用于摄取视频内容和自动分发制 编码成本的最前列。”
体验。这增加收视率,降低运营成本。” 作的资产,”IBM子公司Aspera公司副总 Netflix和YouTube为重要的例子,
裁理查德·海德曼说,“自动化制作的自 但对一个呼号电视台AI能做什么?
工作流程优点 然的下一步是自动发布个性化媒体体验。 “呼号电视台能够从T V U网络公
AI还不仅仅是为观众。 但我们尚处于此技术的早期阶段,还存在 司的A I产品立即获益,”T V U网络公
“A I能够为广播机构带来巨大的潜 不会马上消失的人工审核部分。” 司C E O保罗·沈表示,“例如,T V U
在价值,特别是在人力和时间密集(如摄 I B M数十年来一直在开发A I应用, 现在可提供Transcriber(转换)服务,
取)的工作流程领域,”马丁说,“通过 而A s p e r a也一直将该背景用于其广播产 确保电视台无线广播、社交媒体上或任
使广播公司能够跟踪其整个机构内的运作 品中。 何数字媒体平台上的任何内容符合F C C
方式,基于AI的解决方案能够通过产生更 2018年4月,IBM与大师赛合作,把 条例。T ran scrib er内的A I引擎检测内
高效的运作,基于A I的解决方案通过找 感知集锦带入高尔夫球赛。“IBM的AI技 容内隐含字幕的要求,并且自动转换
出趋势,能够产生更高效的运作,降低成 术根据喝彩、互相击掌、解说和电视图形 丢失的语音为隐含字幕。此外,T V U
本。随着各种规模的广播公司正在承受以 (如特定视频帧内的小旗)快速识别关键 Transcriber用AI检测不雅用语,并且能
更低预算制作更多内容的压力,基于AI的 集锦,”海德曼说,“因此,视频编辑能 够把它自动静音。”
解决方案可以帮助他们把其资源集中于创 够使用Aspera技术向球迷近实时高速分发 沈说,这种吸引人的分发精准内容给
作更有吸引力的内容。” 精彩镜头集锦。” 网络观众的能力也是电视台触手可及的。
尽管草谷公司当前尚无A I相关产 “使用TVU MediaMind平台,所
品,但马丁称草谷计划在即将推出的产品 越来越重要的作用 有数字和广播制作组都能够真正协作,
中增加AI功能。 对广播公司来说,一切都与你对带宽 报道同一新闻,同时允许每组根据收视
毅美公司首席技术官布里克埃克斯 的使用有关——广播公司使用其广播带宽 族群定制和传送完整的节目,”他说,
坦建议,在将供应链管理增强集成进一个 越高效,它就越有利可图。因此,AI产品 “因此,电视台能够节约成本地创作精
机构的工作流程前用AI测试它们。 现在可处理带宽,包括学习一次编码,改 准内容,并用相同的原始视频更好地服
“在一个机器学习/人工智能解决方 进下一次。 务数字和广播观众。这成为真正以故事
案内,系统可以足够了解内容类型(通过 “A I在视频编码中起越来越重 为中心的工作流程。”
观看内容),并且可以在离线环境试验各 要的作用,它能够显著推动工作流 一个正确配置的A I系统将不仅处理
种组合,一直到你有足够信心它实时提供 程,”Bitmovin公司产品管理总监莱因哈 摄取的视频,它还能够深入挖掘现有的库
比人工方式更好的供应链管理,优化每件 德·格兰德尔表示,“通过不断学习用于 文件且处理它们。
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