人工智能技术在广播生产领域的应用

伍小平，胡岳华，兰 斌

（1.重庆广播电视集团（总台），重庆 401147；2.山东省东明县融媒体中心，山东 菏泽 274500；3.河池市宜州区融媒体中心，广西 河池 546300）

0 引 言

随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的蓬勃发展，其在广播生产领域的应用逐渐引起了广泛关注。本文旨在探讨人工智能技术在广播生产中的多重应用，从语音识别到内容生成，再到推荐系统等，深入剖析其对提高效率、创造内容和改善用户体验的影响。通过深入研究各项应用，能够更好地理解人工智能如何在广播生产中发挥作用，推动广播生产向智能化、智慧化、自动化等方向发展。

1 人工智能技术概述

1.1 人工智能技术的定义

AI技术指的是计算机系统模拟和表现出人类智能的能力。它包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，能够从数据中学习并逐步改善自身性能。AI系统可以解决复杂问题，识别模式，做出决策，甚至与人类交互。人工智能的应用涵盖医疗、金融、交通等多个领域。人工智能的目标是使计算机能够模仿人类思维和行为，执行感知、推理、问题解决和学习等智能任务。随着技术的进步，人工智能已经成为多个领域的关键驱动力，为社会和产业带来了许多新的机遇[1]。

1.2 人工智能技术的发展现状

人工智能技术正蓬勃发展，涵盖多个层面。在算法层面，深度学习和强化学习等先进算法推动了图像识别、自然语言处理等领域的巨大进步。在基础算力层面，图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）和张量处理器（Tensor Processing Unit，TPU）等高性能硬件的崛起提供了强大的计算能力，使得复杂模型训练更加高效。在数据层面，语音数据、图像数据和文本数据不断增加，大量可用数据促进了算法训练和模型优化。然而，人工智能的数据隐私和质量问题仍需关注。人工智能应用在医疗、交通、金融等领域不断拓展，改善效率和决策能力。综合来看，人工智能技术正呈现多维度的发展，对社会产生广泛影响[2]。

2 人工智能技术在广播生产领域的应用

2.1 语音识别应用

语音识别技术已经成为广播生产领域的重要工具，其应用范围涵盖了自动转录、字幕生成以及潜在的采访和新闻报道等方面。语音识别是人工智能领域的关键技术之一，其发展经历了传统的基于模板匹配到现代深度学习方法的演进。深度学习模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和转录性循环图使得系统能够从大量数据中学习音频与文本之间的映射关系，从而实现更准确的语音识别。语音识别在广播领域的一个重要应用是自动转录。广播节目、采访和访谈可以通过语音识别技术迅速转化为文本形式，提高制作效率和检索方便性。此外，语音识别还可以用于实时字幕生成，为听障观众提供更好的观看体验。语音识别在采访和新闻报道中有着潜在的广泛应用。记者可以使用语音识别技术将采访录音快速转录成文字，减少手动转录的工作量，使信息更快地传达给观众。此外，语音识别还有助于自动生成新闻稿件，提供即时报道和更高效的新闻生产流程。

以国家广播电视总局广播电视科学研究院的智能声音广播监管平台为例，该平台利用语音识别技术监测广播内容，能够自动识别广播内容中的违规信息、敏感词汇等，实现快速准确的审核和监管。这不仅提升了监管效率，也保障了广播节目的合规性和内容质量。除了监管应用，语音识别还广泛应用于节目转录和字幕生成。例如，广播采访、访谈等节目可以通过语音识别技术自动转录成文字，节省了手动录入的时间和工作量[3]。

2.2 内容生成与自动化创作

内容生成与自动化创作是人工智能在广播生产领域的重要应用之一，涵盖了多个层面，包括文本生成技术、广播节目剧本自动生成以及基于内容生成的广播新闻报道。文本生成技术借助RNN、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）等模型，根据输入的信息生成自然、流畅的文本内容。这些模型能够从大规模文本数据中学习语言结构和风格，从而生成符合上下文的文章、脚本等。广播节目剧本的创作过程可以借助自动化工具实现。人工智能能够根据特定的主题、风格和情感生成节目剧本的初步框架，节省时间和创作成本。创作助手工具可以提供灵感和创意，帮助广播人员更快地制作内容。基于内容生成的广播新闻报道是另一个创新领域。人工智能可以从海量数据中分析趋势、提取关键信息，并自动生成新闻稿件。这种自动化生成新闻报道的方法能够迅速地提供实时信息，支持广播媒体更快地传递新闻事件。以辽宁广播电视集团（台）的新闻融媒体生产系统为例，其能够为广播新闻、电视新闻、新媒体新闻提供一站式生产解决方案，展示了内容自动生成与自动化创作的创新应用。这一系统利用自然语言处理和图像识别等技术，实现了多媒体内容的自动生成。对于广播新闻，它可以将文字稿件转化为语音，生成具有自然语音的播报，提升了广播节目的声音表现力[4]。

2.3 智能推荐与个性化内容

智能推荐和个性化内容是人工智能在广播生产领域的重要应用，通过深入了解用户兴趣和需求，提供定制化的节目和体验。推荐系统利用协同过滤、内容分析和深度学习等技术，分析用户的历史行为和偏好，从而预测他们可能喜欢的内容。协同过滤基于用户或物品的相似性进行推荐，而深度学习则能够从大数据中挖掘更深层次的关联。广播内容推荐引擎可以分析用户的历史听觉偏好、点击行为等数据，提供定制化的音频内容推荐，如音乐、广播节目等。通过智能推送，用户可以更容易地发现符合他们兴趣的内容，提升他们的听觉体验。未来，个性化广播体验可能进一步深化。基于情感分析和情感识别技术，广播可以根据听众的情感状态调整内容，为他们提供更恰当的音频。此外，虚拟主持人和交互式体验也有望成为个性化广播的一部分，通过与用户的对话来提供更贴近用户兴趣的内容[5]。

2.4 自动化编排与节目制作

自动化编排和节目制作是人工智能在广播生产领域的关键应用，通过智能算法和自动化流程提升制作效率和质量。自动化编排技术利用算法和机器学习，能够自动生成音效、混音和其他后期制作元素。例如，AI可以分析音频片段的情感和节奏，自动添加适当的音效，从而提升节目质量。传统广播制作过程烦琐且耗时，而自动化技术可以优化流程，减少人为操作。自动化剪辑和后期制作工具可以快速生成具有专业水准的节目，从而减少制作时间和人力成本。自动化编排和制作技术在音乐节目领域有着广泛应用。AI可以根据音乐类型、情感和节奏生成音乐片段，甚至合成新的音乐作品。此外，AI还能根据听众反馈和数据，自动优化播放列表，提供更符合听众喜好的音乐内容。以阿基米德（上海）传媒有限公司的阿基米德广播节目自动拆条系统为例，它是一个以阿基米德自主专利技术为核心的智能音频拆条和编排应用系统。通过音视频技术和AI算法的结合，阿基米德将广播节目数字化后进行内容理解，并根据内容传播需求，把一档完整的节目自动拆成一条条适合互联网传播、具备标题、标签、摘要的短音频；构建完整的应用系统，对拆条短音频进行审核、再加工，通过一定编排规则的设定，自动对相同主题的拆条内容进行不同形式的聚合，形成连续播放的24 h主题电台或者专辑[6]。

2.5 虚拟主持人、实时新闻分析等创新应用

虚拟主持人和实时新闻分析是人工智能在广播生产领域的创新应用，为传统广播带来了新的可能性和体验。虚拟主持人是由人工智能生成的数字化角色，能够模拟人类主持人的声音和形象。这一创新应用使广播媒体能够在没有实际主持人的情况下进行节目制作，从而节省成本和时间。虚拟主持人还可以自动生产内容、与听众互动，甚至逐渐拥有独特的风格和个性。人工智能技术使广播媒体能够在短时间内对海量新闻数据进行实时分析。通过自然语言处理和数据挖掘技术，AI可以从多个新闻源中提取关键信息、分析趋势，并自动生成摘要或报道。这使得广播能够更快速地传递新闻事件，提供即时的深度分析，增强受众的参与感和信任感。以阿基米德（上海）传媒有限公司的阿基米德虚拟主播为例，区别于其他虚拟主播，阿基米德虚拟主播并没有“虚拟形象”。作为纯声音输出的虚拟数字人，阿基米德虚拟主播专注于“声音”故事的表现，是一款针对广播播音播报场景打造的一款AI产品。在多年积攒大量文本、语音素材以及专业经验基础上，结合自然语言处理、语音合成等技术，阿基米德虚拟主播实现资讯播报、亲子、故事等垂域合成效果、合成效率等优化。在新闻资讯播报场景中，系统以广播节目实际制作方式为蓝本，设置“AI对播”功能，以多主持人对播的形态，自动合成一档完整的新闻播报节目，实现与真人主播的无缝切换，大幅度提升内容生产效率。

3 结 语

通过探讨人工智能在广播生产领域的多重应用，本文揭示了技术创新对广播行业的深远影响。语音识别、内容生成、自动化制作等应用提升了广播生产效率与内容质量。然而，随着创新的推进，伦理、隐私和人类创造性等问题也需谨慎考虑。未来，人工智能将继续引领广播发展，提升互动、个性化和效益。