智能技术在现代广电媒资管理中的有效应用

【摘要】随着我国电子科学技术的不断进步，现代广电媒资管理技术也有了新的改进。构建以智能技术为基础的媒资管理一体化系统，不仅能降低成本，提高编目质量，还能提高检索效率，提升用户的体验感。因此，应充分认识人工智能技术的重要性，利用语音识别技术、人脸识别技术、语音合成技术以及图像识别技术等Al技术，为媒资管理业务提供素材管理、归档、交互、共享以及发布等功能，对各节目素材进行高效管理，实现电视节目智能化制作与运营，以此提升媒資系统对广播电视台的业务能力支撑。

【关键词】智能技术；现代广电；媒资管理；有效应用

中图分类号：G212                      文献标识码：A                      DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2023.09.068

广电媒资管理是对各种类型媒体资料数据，如视音频资料、文本文件和图表等进行全面管理的完整解决方案。传统的媒资管理存在人工成本高、编目的著录层次低、用户体验感不佳等问题。随着科技不断的发展，智能技术日渐成熟，将智能技术应用在广电媒资管理中，形成技术和内容的生产革新。因此，为进一步推动现代广电行业健康快速的发展，国家广电总局发布《关于促进智慧广电发展的指导意见》，提出加快人工智能技术在广电行业，特别是广电媒资管理等方面的创新应用，增强广播电视核心竞争力，推动广播电视从数字化、网络化向智慧化发展。

1. 智能技术的相关概述

智能技术是指利用计算机实现机器模拟智能行为的技术。其致力于通过分析海量数据，把计算机效率和准确性以及判断力提高到人类水平，完成与人类相同水平的复杂任务，同时也是未来发展的一个重要的指导方向。在现代广电媒资管理系统中应用智能技术，可以实现视音频、图片、文字的采集、存储、检索和再利用，提高了媒资管理系统的安全性和可靠性，提升了检索体验，从而推动了现代广电媒资管理系统的发展。

2. 智能技术在现代广电媒资管理中的重要作用

2.1 降低成本，提高编目质量

在传统媒资管理中，编目是一项既重要又困难的工作。其要将视听信息作为数据单位进行抽取和分类。编目工作者要按照有关要求，对栏目进行分层次管理，选择重点框架节目，提取关键帧，并对节目的内容进行分析，描述所看到的画面，最后对相应的注目项进行填写。编目的好坏，将会对此类节目的后续再利用率产生重要的影响。在此阶段，大部分的编目工作都是靠人工来进行，致使人力成本高，工作效率低。而利用语音识别、OCR识别等智能技术，可以快速自动地编目媒资管理内容，对于一些画面和音质较好的节目，特别是较长时间的节目内容，可进行超过人工的高效、智能化的信息编目。

2.2 提高节目审核效率

所有出入库的媒资管理节目都要经过审核。在传统媒资的审核工作中，大多采用人工方式，对敏感人物、敏感词语等进行审核。在此期间，要想对敏感信息进行有效把控，审核人员不仅要有资深的专业知识，具备一定的工作经验，还要经过长时间的、不间断的训练，这样的人力资源成本会很高，并且不可避免的会出错。而智能化技术中的自动化审核，则是在已有的程序审核基础上，将手工录入、存取的方法转化为有效的电子作业。通过互联网，配合审核机构，对节目中的敏感信息进行审核，并将信息与媒资管理系统有关的业务进行整合呈现，以此提高节目审核效率。

2.3 提高检索效率，提升用户的体验感

人工编目的著录层次低导致很多节目的数据无法被完整地抽取，只能根据关键字进行检索，致使检索的维度很低。而编辑记者在使用过程中，也因自己查找不到所需要的节目而困惑。智能检索是智能化技术的重要组成部分，它为广电节目的编辑记者们提供了一个整合的平台。用户可以利用系统中所具有的全文检索框，来对节目信息进行集中检索。检索的结果可以按需求进行归类显示，同时还可以利用知识库的功能，将检索到的有关词汇和知识图库信息显示出来，为用户提供智能化的媒资管理推荐服务。对于所提取的节目信息，若有视频信息使用者提出回调请求，则可以在各个媒资管理系统中完成回调过程。

3. 现代广电媒资管理中常用的智能技术类型

3.1 基于图像识别的智能技术

图像识别是通过处理、分析和解析图像，从而对图像进行分类和对象存储的一项智能化技术。人脸识别、场景识别和视频识别等方面都是在图像识别的基础上进行的。从模式选择及判别决策方法的角度来看，可将图像识别技术分为模糊模式识别、统计模式识别、神经网络模式识别和句法模式识别四大类。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是目前使用最为广泛的一种图像识别方法，使用CNN进行图像识别时，要先采用一种选择式搜寻法，来检测影像中物体所在的位置，再由CNN按顺序撷取该影像的特征量，并将影像的特征量与储存于资料库内的对象进行比较，从而得到识别的结果。

3.2 基于人脸识别的智能技术

人脸识别技术是根据人体面部的特点，来判断图像或视频中有无人脸的一项智能技术。人脸识别技术具有非接触性、便捷性、稳定性和并发性等优点，在安保、金融、媒体等诸多方面得到了广泛的应用。其中，人脸识别的关键技术是面部捕捉与面部特征匹配。首先要对人脸进行捕捉，根据人脸的特征，来提取和定位信息，并进行人脸信息检测和计算，然后将人脸与背景进行分割，从而实现对人脸信息的存储。在采集到人脸信息后，利用卷积神经模式识别等方法，对人脸信息进行提取和分类，最后实现人脸的识别。目前，基于深度学习的人脸识别方法在提高识别精度的同时，对光照、姿态和复杂的环境也有着很好的抗干扰功能。在实验中，脸部识别和脸部图像的识别都能达到99.5%的准确率。

3.3 基于OCR识别的智能技术

光学字符识别（OCR识别）是指将各种票据、报刊、书籍、文稿和其他印刷材料中的文字进行扫描，转换成影像，然后将影像资料转换成电脑输出的一项智能技术。OCR技术在现代广电产业中得到了广泛的应用，其主要是将电视中的字幕内容转化为文字信息。OCR识别要根据文字场景特点，结合深度学习、图像目标检测和内容识别技术，利用特征提取、特征增强、边界盒生成和边界优化等多种计算方法，来确定文本信息，然后进行文本校正、字符分割、字符分类，最终通过数据库进行匹配，从而得出结果。

3.4 基于语音识别的智能技术

语音识别就是将人们说话的声音转化为对应的文本。语音识别技术是通过对语音信号进行终端检测，判断出声音的起始和结束位置，并实时地对语音信号进行识别，然后利用超级语言模式，自动地预测句子中的会话上下文，并对句子和标点进行智能的预测。同时，语音识别技术还可以选择定制的关键词，以满足使用者的需求。目前，在我国的主流语音识别系统中，汉语识别的正确率超过95%，可以极大地提升工作效率。

3.5 基于语音合成的智能技术

语音合成技术是通过计算机处理，把任意的文本信息变成标准的流利语音信息的智能化技术。其通常被应用在语音播报、语音导航和智能客服等方面。经过了几十年的发展，语音合成技术已相当成熟。其主要技术包括：波形拼接法、参数合成法以及规则合成法。波形拼接合成技术的基本原理是：将人的声音直接进行编码和储存，然后在合成时，选择对应的波形进行拼接和组合；参数合成法可以有效地减少波形拼接法所需的大量的话音储存量，并预先抽取出相应的参数，以节省内存；而规则合成法，就是利用音律原理来产生声音，储存最少的音节，然后根据人的语言规律，把各种音素和音节合成语音信息。

4. 现代广电媒资管理中智能技术的有效应用

目前，广电媒资管理系统的核心业务包括汇集节目内容、制作、审核、编目和存储和运营等，并对各频道、各播出终端节目进行整合，以实现传媒节目内容的运营和管理。在媒资管理系统中，利用智能化技术，可以实现电视节目智能化制作与运营，完成音频内容的结构化处理，这既降低了人力、物力成本，提高工作效率，又可以利用辅助方式，提高节目的制作水平，挖掘节目的价值。

4.1 节目制作

4.1.1 智能拆条

目前，节目拆条大多采用EPG（Electronic Program Guide，即电子节目指南）信息与人工拆条相结合的方法，但由于EPG的信息不够准确，人工拆条的工作量很大。而利用智能技术，可以根据电视的内容进行智能的解析，识别出视频内容与背景之间的目标，并进行切换，以此实现视频拆条的自动化，从而达到快速拆条的效果，这主要是运用在新闻、娱乐等视频中。

4.1.2 视频增强

各个平台的资料库中都保存着大量的旧片源，这些片源的内容都有一定的价值，尤其是对于老用户来说，它们能够满足用户的长期需要，但是它们的播放品质并不能达到目前高清、超高清的标准。为了更好地发挥此类视频的作用，提高观众的观赏效果，可以应用视频增强智能技术，来进行视频增强、老视频还原、破损视频修复等。视频增强主要是在色彩、对比度、层次感这三个层面上加强图像质量。视频还原是在每一帧图像上添加噪点，以提高数码图像质量。视频修复是指在有损节目的情况下，根据像素的高可靠位置和强烈图像梯度变化，对已有缺陷的内容进行修复，从而得到完整的边缘像素，并将其与周边的像素进行比较。

4.2 内容审核

目前，广电行业正朝着融媒体方向发展，其发展既包括电视频道的融合与创新，也包括节目内容的整合与分享。节目内容的拓展使其受众范围更广，内容审查的覆盖面更广，同时也增加了内容发布的风险性。所以，在广电媒资管理中，必须确保播出内容的正确性和及时性。利用人工智能技术，结合文字识别、语音识别、人脸识别等方式，可以有效地提升文本的审核效率。包括以下功能：一是鉴黄。运用智能技术，将图片中的涉黄信息精准地鉴别出来。二是鉴暴。运用智能技术，精确地从影像中辨识出各种类型的枪支、反动旗帜、标志和血腥暴力等画面。三是感测角色辨识。运用智能技术，精准地辨识影像中的敏感角色，并提供角色名字。四是文本辨识。通过智能技术，对影像中的字幕进行精确的辨识，并将其转换成文本，从而将不规范的内容辨识出来。

4.3 智能标签/智能编目

如今，在广电媒资管理过程中，采用AI辨识技术构建的智能化媒资系统进行编目，其年产量可达到3万小时，大大减少了人工成本。同时，该系统还整合了媒资检索、媒资主题推介等业务，为编辑记者们提供了一种以人工智能技术为基础的智能媒资服务。在智能媒资编目的具体实施过程中，对每个设备和应用模块进行了规范化管理，也就是说，在保证应用模块基本特征相同的情况下，可以通过其他软件的程序和第三方应用，来替代所应用的模块。此技术的规范化建设理念，为日后扩展自动化编目功能和技术更新提供了充足的空间。同时，通过字幕抽取、视频内容解析、文本分析、元数据清洗等手段，对节目中出现的台词、主题内容等进行分类分析，并对节目内容进行智能标注，如人物、时间、地点、场景等，根据知识库，标记关联的信息，实现节目内容的智能标引，为节目编目、检索、推荐等提供了依据。基于智能标记，采用个性化分类模式，对项目内容进行标准化分类，替代了传统的人工编目，减少了编目费用，提高了编目工作效率。

4.4 智能化运营支撑

运用人工智能技术，能够实现对多个视频、多个场景的检索、浏览、调用和推荐等智能辅助服务。利用自然语音处理、语音识别和图像识别等多种技术，可以使使用者在大量的视频检索中，进行更多的人机互动，其中包含了自然语言短语、语句段落、语音和图片等。在以上的智能标注与关联分析的基础上，用户可以通过智能媒资系统，高效、准确地搜索到自己想要的内容。而智能媒资系统也会根据用户的需求，进一步挖掘节目内容的价值，给用户提供不同发布渠道的个性化推荐服务。

5. 结束语

智能技术在现代广电媒资管理中发挥着十分重要的作用。运用智能化技术，不但能有效地保证用户对节目的体验感，加快与外部资讯的联动，还能解决传统广电媒資管理的弊端。因此，应重视智能技术的应用，构建以智能技术为基础的媒资管理一体化系统，运用智能化媒资系统开展制作、审核、编目、存储和运营等工作，完成音频内容的结构化处理，以此降低人力、物力成本，提高工作效率，提高节目的制作水平，从而推动现代广电行业健康稳步地发展。

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作者简介：佟永娜，辽宁省岫岩县，中级工程师，研究方向：融媒体中心媒资管理.