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AI、ML令媒体质量监控更上一层楼

如果广播公司希望令观众满意，确保每一屏上都有高质量视频体验极为重要
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阿努帕玛·安娜萨勒曼 司向每个屏幕提供无差错的视频和音频。特别值得一提的
是，机器学习（ML）和人工智能（AI）领域的创新正在使
多年来，视频制备和分发的复杂性大幅增加。首先， 媒体质量控制（QC）和监测更上一层楼，提高某些媒体任
业界见证了从磁带到基于文件的工作流程的转变，接着是 务的准确性和一致性，包括内容分类、内容编目、口型同
是从模拟到数字的转变。新的格式和标准也出现了，增加 步检查等等。
了视频分发的复杂性。
除了这些技术变革之外，消费者的观看习惯也在发 媒体QC和监测正在发展
生变化。如今的观众更喜欢OTT媒体服务，根据Parks 在媒体质量监控的早期阶段，自动化系统仅限于简单
Associates的最新研究，76%的美国家庭订阅了OTT服 的任务，例如检查音频/视频技术参数的正确性，包括分辨
务，而订阅传统付费电视只有62%。随着广播公司向更大 率、帧率、比特率、内容结构和容器参数。
范围的屏幕和全球观众分发更多的内容，更多的差错被引 从那时起，媒体质量监控一直在发展。今天，广播
入工作流程，可能视频和音频质量。 公司可以使用计算机视觉和标准音频处理技术检查感知错
媒体自动化质量监控系统的最新进展，正帮助广播公 误。这些检查包括隔行扫描伪像、有缺陷的像素、丢帧、

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