AI智能技術在融媒體平臺中的應用分析

摘要：隨著互聯網的發展和媒體形態的多樣化，融媒體平臺已成為現代媒體發展的重要趨勢。AI智能技術作為一種新興的技術手段，在融媒體平臺中具有廣泛的應用前景。為進一步促進AI智能技術與融媒體平臺的相互融合，特構建融媒體平臺AI智能系統。本文對AI智能技術在融媒體平臺AI智能系統的應用進行深入研究和分析，包括在字幕識別、語音識別、自然語言處理、語義理解、人臉識別及關鍵詞提取等方面的應用，以促進AI智能技術在融媒體平臺的健康發展。

關鍵詞：AI智能技術；融媒體平臺；自然語言處理；圖像識別

引言

融媒體平臺是指集成多種媒體形式和傳播渠道的媒體平臺，可以實現內容之間的交互和整合，提供全方位的媒體服務。隨著互聯網的普及和技術的發展，融媒體平臺在媒體行業中的地位愈發重要。同時，AI智能技術的出現也給融媒體平臺提供了新的可能性。本文引入融媒體平臺AI智能系統，以期加強AI智能技術在融媒體平臺中的應用，并展望未來的發展方向。

1. 融媒體AI智能媒體資源處理系統的平臺設計概覽

1.1 融媒體AI智能媒體資源處理系統的技術框架

智能媒體資源處理系統的核心功能包括以下幾個方面：（1）語音識別（ASR）——使用語音識別技術將音頻內容轉換為文本，實現對媒體資源中語音信息的識別和提??；（2）語義理解——通過對文本或語音內容進行深度解析，從而能夠理解其含義和上下文關系，可以使系統更加智能化，能夠準確地理解用戶意圖和提供相應的響應；（3）動態人臉識別——通過人臉識別技術，識別媒體資源中的人臉信息，并進行人臉特征提取和比對等操作，可以用于人臉識別、人臉驗證、人臉搜索等應用場景；（4）人流量統計——通過分析媒體資源中的視頻內容，可以統計出人群在不同地區、不同時間段的密度和數量，這對于公共安全、市場研究等領域都有重要的應用價值；（5）人臉核身——通過人臉識別技術，對用戶進行身份驗證和核實。通過比對用戶的人臉信息，可以判斷其真實身份，從而保證系統的安全性和可信度；（6）文本識別（OCR）——使用光學字符識別技術，將媒體資源中的圖像或文本轉換為可編輯的文本格式，可以實現對圖片、視頻中文字內容的提取和分析；（7）自然語言處理（NLP）——通過自然語言處理技術，對文本內容進行分析和處理，可以實現文本的語義理解、機器翻譯、文本分類等應用。

智能媒體資源處理系統可以通過API、SDK等方式，與AI數據平臺進行通信和數據交換，實現數據的共享和傳遞。通過與AI數據平臺的集成，智能媒體資源處理系統可以獲取AI數據平臺的智能分析結果，如圖像識別、語音識別、文字識別等，進一步優化并應用于媒體資源管理過程中。例如，可以通過圖像識別技術對媒體資源素材進行自動標注和分類，通過語音識別技術對視頻和音頻素材進行智能搜索和分析。

此外，智能媒體資源處理系統在架構設計上采用了分布式多線程架構，具有精確的任務調度能力。系統可以根據任務的優先級和資源的可用性，動態地分配任務給不同的節點進行處理，以實現任務的快速且高效地完成。系統通過分布式處理和多線程技術，可以同時處理多個任務并執行，大幅節省處理時間。在系統的擴展性方面，智能媒體資源處理系統可以通過添加和配置能力節點來靈活擴展其處理能力。能力節點是系統的核心處理單元，每個節點都具有獨立的計算能力和存儲資源。在極端情況下，智能媒體資產處理系統中的容量節點數量可以達到500個，是傳統媒體資產系統處理能力的30倍。通過增加能力節點的數量，系統可以有效處理更多的媒體數據，實現更高的并發處理能力。

需要注意的是，智能媒體資產處理系統的集成和擴展能力需要根據具體的應用場景和需求進行配置和優化。在對接AI數據平臺時，需要考慮數據安全性和隱私保護措施。在擴展能力時，需要確保系統的穩定性和性能的可靠性。因此，在實際應用中，需要綜合考慮系統的架構設計、數據管理、資源調度等多個因素，并進行合理的配置和調優，以實現媒體資源的智能化管理。

1.2 媒體資源處理系統的實現方式

視頻結構化是指對視頻內容進行分層和分析，以獲取關鍵信息和實現精細化處理。視頻結構化的初步思路可以分為三個層次。

（1）項目層（program）：項目層是指整個視頻資源的最高層級，代表著一個完整的節目或項目。這一層級可以通過識別節目的開頭和結尾，或者通過節目的元數據信息進行標識和提取。在這一層級上進行分析，可以獲得整個節目的基本信息和結構。

（2）報道層（story）：報道層是相對于項目層的一個更細分的層級，代表著一個具體的報道或故事。在新聞節目中，可以通過識別不同的新聞報道段落或主題來劃分報道層。在報道層級上進行分析，可以獲得每個報道的關鍵信息和主題，以便后續處理和分類。

（3）場景層（scene）：場景層是對視頻進行更細粒度分析的層級，代表著視頻中的不同場景和鏡頭。通過分析視頻的畫面變化、鏡頭切換等視覺特征，可以將視頻拆分為多個不同的場景。在場景層級上進行分析，可以獲得每個場景的關鍵信息，如人物出現、重要事件發生等。

通過在視頻結構化的不同層級上進行分析，可以實現對視頻資源更加細致和深入的處理。例如，在項目層級上可以對整個節目進行分類和索引，提供更好的檢索和推薦功能；在報道層級上可以進行話題和事件分析，幫助用戶快速瀏覽和理解新聞報道內容；在場景層級上可以進行目標檢測、行為分析等，提取更具有實際意義的視頻片段。需要注意的是，視頻結構化處理利用嵌入式設備進行初步分析和篩選，并將有意義的圖像發送回服務器，以便在服務器端進行進一步的智能處理，這樣可以降低帶寬壓力，并提高處理效率。此外，視頻結構化處理還可以輔以語音識別、自然語言處理和文字識別等技術，以獲取更全面的視頻信息，提升處理能力[1-2]。

在報道層面，有大量的場景，這些場景是視頻結構化過程中的基本單元。在服務端的智能分析過程中，針對每個場景，可以進行目標檢測、人臉識別、物體識別、情感分析等技術的應用。通過這些分析，可以形成具有明顯標簽和類目的素材堆放。例如，識別不同類型的場景，如主持人鏡頭、拍攝場景、主題敘事和采訪鏡頭，并對其進行相應的標記和分類，便于未來智能媒體資產管理和重用。通過結構化視頻可以有效管理和組織材料，提高媒體資源的智能化管理能力。結構化后的視頻素材可以按照明確的標簽和類目進行存儲和檢索，提供更便捷的查找和使用方式。例如，可以根據類目篩選出特定類型的素材，或者根據標簽查找到特定人物或物體出現的鏡頭，以滿足不同媒體應用的需求[3]。這樣的智能媒體資源管理和媒體資源復用基礎，可以為后續的廣告投放、內容推薦、信息檢索等其他應用提供更準確和高效的數據支持。同時，通過對視頻中的場景進行智能分析，還可以幫助用戶更快速地了解視頻內容，并提供個性化的推薦和定制化的服務。

2. 智能融媒體媒體資源處理系統設計中的AI技術應用分析

2.1 基于智能連續音頻流識別技術的ASR音頻識別

對于音頻部分，AI平臺服務器的主要功能是智能語音識別（ASR），可以將視頻中的人聲轉換為文本。在視頻結構化、獲取視頻源素材和分割音頻流的過程中，WFST解碼系統是一種自然語言處理技術，基于聲學模型和語言模型進行解碼，找出最可能的詞序列。最終，解碼系統會生成對應音頻的文本輸出。通過這個過程，音頻部分的智能語音識別可以將視頻中的人聲轉換為文本，提供方便的語音轉錄功能。該音頻處理技術可廣泛應用于會議錄制、現場字幕、語音搜索、語音翻譯等場景，為用戶提供更便利的音頻內容管理和使用體驗[4-5]。

2.2 視頻畫面處理中的AI智能分析

在視頻結構化過程中，采集端可以通過訪問OCR（光學字符識別）技術來處理視頻中的文本內容。OCR技術主要應用于兩個階段：前處理階段的區域性文字識別、后處理階段的字幕識別。在前處理階段，OCR技術可以識別視頻中出現的區域性文字，如屏幕上的字幕或標識。通過識別這些文字，可以對視頻內容進行更精細的理解和分析。例如，可以識別視頻中播放的廣告字幕，從而對廣告內容進行分析和統計，為廣告投放和收益評估提供數據支持。在后處理階段，OCR技術可以識別已經制作成節目的字幕，從而實現自動字幕生成和字幕信息的智能管理。通過將視頻中的字幕轉換為文字，可以方便用戶對字幕內容進行編輯、翻譯、搜索等操作，提供更好的用戶體驗和服務。另外，在視頻結構化中，還可以使用人臉識別技術。通過收集視頻中人臉的數字特征，可以對人物數據庫進行智能匹配，以確定視頻中人臉與數據庫中人臉之間的相似性和似然性。這樣的人臉識別技術可以應用于視頻中人物的標記、人員的追蹤和分析等場景，提供更準確和高效的人臉信息管理。

3. AI技術的智能媒體資源管理系統的引入

3.1 引入自然語言處理技術（NLP）的智能媒體資源入庫

在媒體資產的智能存儲部分，還可以結合自然語言處理（NLP）引擎來處理和分析文本：（1）針對通過語音識別和視頻內容識別技術獲得的文本資源，可以利用預置的NLP引擎進行快速轉譯。NLP引擎可以將識別出的文本進行處理和解析，對文本中的語言性質進行識別和理解，例如，可以識別文本的主要語種、情感色彩、語調高低等特性，進一步提取文本的重點信息。（2）NLP引擎可以對文本進行關鍵詞提取。通過識讀和分析文本，可以自動提取出文本中的關鍵詞，并將這些關鍵詞根據新聞領域使用的特征標簽進行分類。（3）對于具有不同標簽的文本，NLP引擎可以智能地生成摘要。通過對文本內容的分析和總結，可以提取文本的核心點和主題，并生成簡潔明了的摘要信息，便于檢索。

3.2 結合大數據分析的智能媒體資源檢索

在媒體資源管理系統中，除了多元化的標簽和文本檢索功能，還提供媒體百科全書和知識圖譜，以進一步優化媒體搜索的效率。當用戶進行本地媒體資產檢索時，系統會快速生成相關的檢索結果，其中包括使用標簽和文本進行檢索。同時，系統會將檢索到的內容和結果上傳到服務器，交由AI進行分析和處理。AI會通過大數據分析展示標簽之間的關聯性，并實時提供更多可選的搜索標簽建議。這樣，用戶在進行媒體資源檢索時，系統可以根據AI分析的結果，提供更多與檢索內容相關的標簽，使用戶能夠更準確地選擇適合的標簽進行檢索。此外，AI分析還可以提供在線版權媒體資源供用戶使用。通過分析檢索的內容和結果，系統可以根據版權媒體資源庫中的數據，向用戶提供在線可用的媒體資源。這樣用戶就可以方便地在媒體資源管理系統中獲取到符合自己需求的媒體資源內容，提高工作效率。

當智能媒體資源處理系統與AI數據平臺進行集成時，能夠以更智能化的方式管理媒體資源。通過學習用戶的檢索習慣和行為，智能媒體資源處理系統可以根據用戶的具體需求和偏好提供個性化的媒體資源檢索結果。該系統可以利用AI算法分析用戶的檢索關鍵詞，并根據這些關鍵詞提供相關的搜索建議和糾錯建議。通過與人工智能數據平臺集成，智能媒體資產處理系統可以從在線版權媒體資產庫中獲取材料。這意味著，用戶可以直接在系統中查找并使用具有版權的音頻、視頻、圖像等媒體資源素材。用戶可以通過系統的界面訪問這些在線媒體資源，無須離開媒體資源管理系統，從而提高使用效率，并且確保所使用的媒體資源具備合法的版權。

通過以上功能的應用，智能媒體資源處理系統能夠更好地滿足用戶的需求，并提高媒體資源檢索的工作效率。用戶可以更智能和準確地搜索媒體資源文件，并得到相關的搜索建議和糾錯，為媒體資源管理帶來更加便捷的體驗。同時，系統還能提供在線版權媒體資源，用戶無須額外搜索和使用流程即可訪問高質量的媒體資源素材，顯著提升了媒體資源的可用性和管理效率。

結語

本文對人工智能技術在綜合媒體平臺中的應用進行了研究和分析，實現了音頻、視頻和文本識別功能的人工智能。通過引入NLP技術，創新了現有的媒體資產管理方法。由此可見，人工智能技術在綜合媒體平臺上具有廣闊的應用前景，可以提高生產效率、優化用戶體驗和提供個性化服務。然而，AI智能技術的應用還應該注意風險把控，規避技術風險，合理控制成本，不斷深化AI智能技術與融媒體平臺的結合，以推進大數據時代的數字化轉型。同時，未來需要加強相關研究和技術創新，促進AI智能技術在綜合媒體平臺的健康發展。

參考文獻：

[1]傅高強.AI智能技術在融媒體平臺中的應用[J].電視技術，2022，46（7）：169-171，196.

[2]沈錦昌，于國民.AI技術在縣域融媒體平臺的實踐應用[J].電視技術，2023， 47（3）：188-191.

[3]劉慧君.AI虛擬主播應用面臨的質疑與困境研究[J].新聞研究導刊，2023， 14（8）：4-6.

[4]任書成.人工智能技術對新媒體傳播的影響及應用分析[J].新聞研究導刊，2023，14（16）：76-78.

[5]王相飛，王真真，延怡冉.人工智能應用與體育傳播變革[J].上海體育學院學報，2021，45（2）：57-64.

作者簡介：張志忱，本科，研究方向：智能科學技術。