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索貝毛靖宇:融合智能應(yīng)用為廣電領(lǐng)域痛點(diǎn)提供解決方案

2019-06-13 19:27:56 來源: 眾視網(wǎng)asiaOTT 熱度:

2019年6月12日,第25屆上海電視節(jié)白玉蘭國際廣播影視技術(shù)研討會(huì)IBTC2019,在上海正式召開,“融合媒體新起點(diǎn),智慧廣電新技術(shù)”是此次活動(dòng)的主題,由國家廣播電視總局、中央廣播電視總臺(tái)、上海市人民政府等單位共同主辦,上海市廣播電視局、上海廣播電視臺(tái)承辦,上海市電影電視技術(shù)學(xué)會(huì)協(xié)辦,由眾視網(wǎng)DVBCN專業(yè)報(bào)道。

成都索貝數(shù)碼科技股份有限公司售前總監(jiān)毛靖宇帶來了題為“賽事智能應(yīng)用”的精彩演講,毛總針對(duì)當(dāng)前比賽新聞的痛點(diǎn)進(jìn)行了分析,并且通過智能的融合應(yīng)用如何解決這些問題。

根據(jù)清華大學(xué)此前發(fā)布的《中國人工智能發(fā)展報(bào)告2018》顯示,目前中國的人工智能企業(yè)數(shù)量達(dá)到1011家,美國達(dá)到2028家,印度則有800家。

毛總表示AI不是很神秘,如人工智能所解決的方案包括分類問題、預(yù)測(cè)問題、決策問題、對(duì)話問題等。AI的技術(shù)里有四種,其中,AI技術(shù)有機(jī)器視覺、語音識(shí)別、NLP、分析決策;AI框架里有Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflow、Caffe、Keras、Torch等;AI算法有分類、回歸、降維、聚類、深度學(xué)習(xí);基礎(chǔ)算法有高等數(shù)學(xué)、矩陣分布、數(shù)值分析和概率統(tǒng)計(jì)。

另外,還需要用到大數(shù)據(jù),里面包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)訪問。

但AI也并不是很簡單的一個(gè)技術(shù),AI最終是要解決特定場(chǎng)景的問題,比如有語音識(shí)別,自然語音處理,強(qiáng)化學(xué)習(xí),有無監(jiān)督學(xué)習(xí),知識(shí)圖譜,計(jì)算機(jī)視覺等等。

索貝數(shù)碼科技目前擁有的通用智能和業(yè)務(wù)智能,能很好的解決用戶在人工智能實(shí)際應(yīng)用上的一些痛點(diǎn)。

例如高級(jí)復(fù)合能力在業(yè)務(wù)上的應(yīng)用,有新聞拆條,智能編目,主題推薦,智能去臺(tái)標(biāo),HD升4K,敏感人物提示,廣告識(shí)別,自動(dòng)唱詞,視頻字幕疊圖,新聞配音等等。

基本原子能力里包括專用智能和通用智能,通用智能是人臉識(shí)別,文字識(shí)別,語音識(shí)別,人臉檢測(cè),翻譯,語音合成;專用智能是圖像修復(fù),NLP,視頻指紋,轉(zhuǎn)場(chǎng)識(shí)別,場(chǎng)景檢測(cè)和ReID。

人工智能到現(xiàn)在已經(jīng)經(jīng)歷了三次浪潮,而第三次人工智能浪潮革命在2006年已經(jīng)開啟了,2012年ImageNet挑戰(zhàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大幅降低錯(cuò)誤率,2014年索貝公司成立獨(dú)立AI團(tuán)隊(duì)深入研究深度學(xué)習(xí)及傳統(tǒng)算法,用以解決廣電領(lǐng)域問題,2017年索貝正式推出集合了人臉、語音、字幕識(shí)別以及融合推理AI技術(shù)的【MCH】【智能拆條】【智能CC字幕】的產(chǎn)品,2018年,索貝與上海交通大學(xué)創(chuàng)建計(jì)算機(jī)視覺聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,與四川大學(xué)創(chuàng)建NLP及大數(shù)據(jù)分析聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,將在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理及大數(shù)據(jù)分析方面展開聯(lián)合研究,技術(shù)成果將用于廣電領(lǐng)域采、編、播、存、管各環(huán)節(jié)。

現(xiàn)在,索貝在賽事智能制作方面,已經(jīng)能很好的解決比賽新聞制作的痛點(diǎn)。

傳統(tǒng)的節(jié)目制作中,在觀看比賽、構(gòu)思故事、尋找精彩片段、片段上線編輯,全程都是人工處理;如今通過AI協(xié)助制作,前面部分完全可以通過人工智能來解決,最后一步通過人工,大大縮短了時(shí)間,提高了效率。另外,嵌入非編是賽事輔助編輯中一個(gè)很好用的插件。

其次,是一場(chǎng)籃球比賽中的分析,那么智能算法、知識(shí)圖譜和數(shù)據(jù)的組成完善了球賽中需要的基本元素。

在賽事智能制作方面,如集錦片段、整場(chǎng)縮編,已經(jīng)可以從人力編輯完全轉(zhuǎn)變?yōu)锳I全自動(dòng)編輯了。

責(zé)任編輯:王旭

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