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10大人工智能領域引領媒體行業的自動化

浏覽次數:470 發布時間:2018.05.10 作者:admin

在這個數據爆炸的時代,收集數據本身是不夠的。它需要被加工,切片和切割,以獲得經營和發展業務的洞察力。不幸的是,當今世界上大多數可用的數據是非結構化的和隱藏的,使得在沒有顯著的人類參與的情況下難以處理。媒體行業的大部分數據都屬于這一類,但已經開始改變。

任何視頻文件,並將大量的非結構化數據交織在其結構中這需要密切的人類參與才能理解和解碼。它需要人力來完成內容管理,處理,解釋,質量檢查等最基本的工作,然後才能標記爲可供分發。有趣的是,人工智能和ML算法,特別是深度學習,現在達到了與人類精確度相當的水平,以大規模地執行大部分這些任務。人工智能處于有利位置,既可以自動執行工作流程活動,也可以從隱藏資産“數據”中獲得巨大的洞察力。因此,媒體行業目睹了自然語言處理(NLP),面部識別,異常檢測等領域的幾位獲獎者,其中人工智能以其無與倫比的效率實現大規模自動化。2107標志著人工智能在廣播中開始收獲豐厚紅利的重要一年,內容管理,後期制作,廣告和更多垂直行業。他們說,這只是AI之旅的開始!

預測分析和深度學習

預測分析使用了一個重要的假設,即未來的行爲可能受過去趨勢的影響,並且在大多數情況下,它在一段時間內保持良好。在這些預測模型的基礎上,一組假設將多個獨立變量結合在一起(例如,對于內容個性化的變量——如年齡、性別、財務狀況、教育、內容興趣),以建立統計相關性。正是這些相關性的集體強度和程度,可以預測未來的行爲。在這裏閱讀更多關于預測分析的知識。最近,利用神經網絡來産生人類大腦般的分析能力的深度學習正在使機器學習到更高的認知水平。通過模擬人腦對情境的反應,深度學習帶來了從舊學校暴力決策樹到更真實的事物的顯著轉變。

媒體和娛樂行業的機器學習重點領域

過去幾十年來,AI和ML一直在學術和研發領域,直到最近幾年,真正的産業整合才開始取而代之。人工智能帶來的技術可以自動執行大部分人力密集的任務,並且具有可擴展性,計算速度和可重複性等優點。通過自動化內容管理,媒體操作中的現有任務以及改善客戶參與度和體驗,它有很大的潛力來實現嚴重的成本節約。例如,AI可以自動執行複雜的音頻/視頻同步工作,從而節省大量的人工人力,並減少人爲錯誤。以下是媒體和娛樂行業進入前十大AI轉型領域。

1、深入的视频分析,翻译,转录和标记 -? AI花了几年的时间来完善手写识别并迅速转向自然语言理解(NLU)。现在它已经加速超越自然语言和元数据处理,深入深入分析内容。机器主导的自动化将口述音频转换成可读文本,转录变得近乎实时。我们都看到了Alexa,Cortana和Google语音的早期到来。神经网络训练系统正在取代传统的单词转换,通过增加新的情境和意图相关维度。预计未来3年,AI将完全接管转录和翻译活动,并将驻留在日常使用的音频设备上。

深度視頻分析是另一個有趣的領域,通過學習場景變化,位置參考,語音,面部和物體識別,導致視頻見解的多方面擴展。這種智能在豐富內容分類和適當標記內容方面有很長的路要走,這提高了內容鏈接,搜索和關聯的准確性。在這裏,人工智能通過機器驅動索引,元數據標記,編目等方式顯著改變整個內容管理環境,將手動流程轉變爲高度自動化的工作流程。視頻翻譯爲多種語言和方言以及多語言字幕,有助于將內容的可尋址市場擴大到比以往更多的受衆。

2、基于语音的虚拟助理 -在过去的两年中,像Alexa,Google家庭和语音遥控器(如Siri和Roku)的语音助理已经开始通过完善基本的菜单导航功能来消除笨重的电视遥控器。接下来是在用户跟进命令的帮助下进行内容搜索和发现的情报。使用监督式学习算法的人工智能现在可以为虚拟助手提供动力,将消费者的知识图,地理坐标,语音输入和丰富的内容元数据(演员表,摘要,报价,位置等)结合起来提供个性化推荐。虚拟助手了解语言特征,情感和用户意图的能力使他们更智能,直观和成熟的对话系统增加了更好的客户体验。随着个人数字关系变得更加深刻,

3、优化的视频编码和传输 -引入自适应比特率(ABR)流后,视频流有一个主要的优点。ABR编码将原始文件的小块创建为不同的比特率,以基于可用带宽为客户端提供服务(请阅读此处以了解更多关于流媒体)。通过引入技术来提高固定比特率分块到基于场景的编码,人工智能正在付出更多的努力。人工智能通过学习多个质量度量的场景复杂度,可以确定所需的压缩级别并给出编码视频,系统可以确定帧级复杂度和最佳压缩参数,同时保持质量跟踪。Netflix掌握了这项技术,即使在比特率较低的情况下,也可以生成精确的编码流。这种新的编码方式正在彻底改变为不断增长的新兴经济体观众提供不间断视频的方式,在这些新兴经济体中,手機上的低带宽网络是观看视频的最主要平台。人工智能还通过根据观众位置,网络拥塞等优化所需比特率来提高在线媒体播放器的性能。

4、视觉识别 -面部识别?和物体识别是一个重视视觉处理的AI区域。它涉及视频和静止图像中个人和物体的识别以及随时间的相对变化。虽然这种视觉处理对人类来说是自然而然的,但是机器能够压缩大量数据变化以达到期望的精度水平,这是一项艰巨的任务。最近,人工智能和机器学习越来越能够掌握视觉感知 - 面部和模式识别,为内容编辑和自动化内容创作开辟了丰富的途径。想知道Facebook和众多照片应用程序如何用你的朋友的照片标签做出惊人的工作; 这是所有AI和ML在制作中

5、异常检测 -?在过去的几年中,在线视频不成比例地增长。YouTube,Facebook和在线网络为业余爱好者和专业人士成为内容创作者并接触大众观众创造了无限的机会。今天,对于每秒钟产生的视频和图像数量来说,监控和标记不适当的内容(盗版,暴力,成人等)变得人力不可能。这再次是机器学习服务,在这个领域证明了这一点,大多数网络在上传时创建了基于AI的自动检测工具。Google的云视觉API就是这样一种服务,它可以为标记内容做出适当的改进。虽然假冒内容的创作已经成为人工智能越来越大的威胁,但是这种人工智能技术在限制恶意行为方面来拯救

6、内容指纹识别 -?根据捕获样本内容片段的原则,为识别创建独特的指纹,内容指纹识别在媒体行业已经走过了很长的路要走。随着内容继续随着多渠道分布而不断增长,基于AI的指纹识别技术在应用中发挥了重要作用。一些用例是

通過有效的搜索找到精確和類似的配置文件媒體,Shazam是一個現場模型

使用區塊鏈對內容進行微許可進行付款和跟蹤使用情況

識別和跟蹤消費者觀看行爲,衡量廣告

廣播監視來驗證事件發生

內容保護音頻,視頻和圖像,追蹤未經授權的分發

7.视频质量评估 -?视频压缩对视频实现合理的传输速率至关重要。但是,压缩是有损的,会引入损伤和伪像等工件。视频质量评估一直是内容分发之前的关键过程,并且随着多通道分布而逐渐扩大。传统上采用两种标准方法,无论是单独使用还是联合使用都用于质量评估。通过播放内容和检查错误以及使用VQM,PSNR,MSE,SSIM等指标进行更加自动化的基于参考的评估,实现基于人工的可视化分析。虽然前者需要大量的人力,但后来在准确性,非实时性以及对参考模型的依赖方面面临挑战。人工智能和机器学习正在通过掌握基于非参考的视频质量评估来改变这一切。人工智能使用广泛的功能集和从错误模式中学习能够提供接近实时的质量评估。在视频工作流程中实现质量控制自动化的巨大潜力,并在缩短内容发布时间表方面带来无与伦比的效率

8.虚拟现实和增强现实? --AR / VR市场潜力巨大,但由于成本,内容成熟度和易用性方面的挑战,该技术在很大程度上表现不佳。虽然虚拟现实(VR)专注于创造360度身临其境的体验,但增强现实技术(AR)处理计算机图形元素与真实世界元素的叠加。对于很大一部分VR / AR应用程序和服务仍然非常粗糙,AI通过提高数据质量和决策制定来带来新的能源。人工智能帮助图像准确无误,更好地理解用户输入和意图,内容关联,情景化以及内容创作,为用户打造更加身临其境的体验

9.后期制作 -?大量的创作过程基于定义的规则和技巧,因此可以通过机器学习算法掌握。人工智能系统可以自动进行剧情识别,场景选择,脚本等各种创作过程所需的地面工作。听说 摩根?去年9月发行的一部基于人工智能的科幻电影与电影主题本身有共同之处。电影预告片虽然由人工编辑完成,但由AI使用IBM Watson提出。在这里,沃森被训练从相似主题的预告片中学习,并选择电影中的关键场景,后来将它们缝合在一起制作最终预告片。一个很好的例子,AI可以选择场景,插入视觉效果,并建立一个令人信服的人类编辑像拖车。以下是AI进入的更多领域

對視頻內容進行結構和語義分析,以幫助創建短片視頻片段,用于新聞,視頻分割以及用于粉絲參與的特殊興趣內容。

腳本打樣,內容清理,場景排序和電影編輯的第一通。給定一個腳本上下文,創建多個具有評分的場景表演供選擇

在緩慢移動內容捕捉中進行視頻浏覽以創建僅供參考的內容

最近IBM與美國公開賽合作,通過認識重要比賽時刻來提供體育亮點。人工智能能夠在體育和新聞中快速識別內容並聚合相關內容,這可以徹底改變體育和新聞報道的業務,因爲它現在已經存在

10.內容制作

内容结构和基于对象的分析已经开启了人工智能协助实际内容开发的新途径。从屏幕上角色的行为,走动,谈话和所有可能的面部表情的细节中学习,AI系统可以创建虚拟表演。看到如何创造像真正的表演这样的生活真是令人惊讶 - 检查美国总统奥巴马的一个他从未给出的演讲剪辑,留下的想象力很少。人工智能在内容创作领域仍然在不断努力,并且在许多领域它可以使生产过程受益

1)通過學習流行名人的流行特征,表情,角色和風格,創建虛擬人物角色(僅限數字化身)

2)使動畫電影中的計算機圖形工作自動化,取代人爲密集的角色動畫,但效率更高

概要

人工智能和機器學習有潛力影響基于一系列規則的任何事情,以及機器可以建立和學習模式的地方。AI和ML技術有其自己尚未探索的領域和障礙,但是爲實現更大的目標而定位,並承諾具有無與倫比的能力。隨著金融服務,高科技和電信業迅速采用人工智能,媒體和娛樂行業在自動化工作流程方面也不甘落後。

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