虚拟主持人在广播电视中的应用

陈 翰

（河南广播电视台，河南 郑州 450003）

0 引言

随着数字技术的迅猛发展和媒体形态的多元化，虚拟主持人作为新兴的传媒形式，逐渐在广播电视领域崭露头角。世界上第一个虚拟主持人是2001 年在英国诞生的阿娜诺娃（Ananova）。随后，各国纷纷推出了自己的虚拟主持人，如日本的寺井有纪（Yuki）、中国的 “小龙” 和 “比尔邓” 等。这些虚拟主持人凭借全天候和多语种播报的先天优势，逐渐在媒体界崭露头角，为广播电视行业带来了新的发展机遇[1]。然而，如何充分发挥虚拟主持人的优势，实现人机优势互补，提高节目的质量和观众的满意度，是当前广播电视行业亟待解决的问题。

1 虚拟主持人概述

虚拟主持人是指使用数字技术创建并通过广播、网络等通信传媒与受众形成交互的仿真人形象，其行为设计需符合主持人的行业标准，具有主持人的功能和作用，但由于并非真实存在，因此没有真实主持人的现实生活体验[2]。虚拟主持人的实现技术涵盖了语音合成、图像处理、机器翻译等。目前，讯飞等公司在人工智能（Artificial Intelligence，AI）虚拟主播方面取得了显著成果，实现了多语言的新闻播报，并支持文本到视频的自动输出。此外，虚拟主持人还采用了三维动画、人机交互红外感应处理、大屏幕显示等技术，使得虚拟主持人能够以更逼真的形象出现在观众面前。

2 虚拟主持人在广播电视中的应用优势

2.1 播报信息标准

虚拟主持人能够严格按照预设的程序和规则进行信息播报，确保信息的准确性、规范性和一致性。与真人主持相比，虚拟主持人不会受到个人情感、主观意识或疲劳等因素的影响，从而避免了信息播报过程中可能出现的误差或偏差，不仅提高了广播电视节目的专业性和可信度，还有助于观众更准确地理解和接受所播报的信息[3]。

2.2 全天候播报

虚拟主持人能超越真人主持的时间限制，实现24 h 不间断的信息传播服务，无论是深夜的新闻动态、凌晨的气象更新，还是日间的交通路况，虚拟主持人均能准时、准确地为观众提供所需信息。全天候的播报模式满足了观众对于实时信息的需求，在紧急情况下发挥了不可替代的作用。在自然灾害、突发事件等紧急时刻，虚拟主持人能够迅速反应，第一时间向公众传递重要通知和预警信息，有效指导人们的应对行动。比如，新华社发布的全球首个AI 合成主播 “新小浩” ，可以根据不同的新闻内容和场景，自动合成相应的播报视频，无论是白天的新闻直播，还是深夜的突发事件报道， “新小浩” 都能够迅速响应并及时准确地传递信息。在一次次国际会议上， “新小浩” 作为虚拟主持人，全天候地为全球观众提供会议的实时播报和解读服务，其准确的语言表达、自然的主持风格以及高效的工作能力，赢得了观众的一致好评[4]。

2.3 学习能力强

得益于先进的人工智能技术和机器学习算法，虚拟主持人能够快速、准确地学习和模仿人类主持人的行为和语言特征，同时能够根据大量的数据和反馈信息，不断优化自身的播报效果和互动能力。通过与观众的实时互动，虚拟主持人能够逐渐理解和学习人类的语言习惯和情感表达方式，从而更加自然地与人类进行交流。虚拟主持人的学习能力还表现在其能够快速适应不同的节目形式和场景需求，无论是新闻播报、天气预报，还是综艺娱乐、访谈对话，虚拟主持人都能通过学习和训练，迅速掌握相应的主持技巧和风格，为观众呈现多样化的节目内容。虚拟主持人还可以根据观众的反馈和需求，实时调整自身的播报策略和内容，提高节目的针对性和吸引力。

3 虚拟主持人在广播电视中的应用策略

3.1 采编播多技术融合

在广播电视行业，可将虚拟主持人技术与新闻采编播系统紧密结合，实现信息采集、编辑、播出等多个环节的优化与协同。首先，在信息采集环节，虚拟主持人可以通过与现场记者或传感器的实时数据交互，获取第一手资料。例如，利用增强现实（Augmented Reality，AR）技术将虚拟主持人置身于虚拟的新闻现场，结合实时传输的现场画面和数据，使虚拟主持人能够以更加直观、生动的方式呈现新闻内容。虚拟主持人还可以通过自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术对社交媒体等网络信息进行抓取和分析，快速筛选出热点话题和公众关注点。其次，在编辑环节，虚拟主持人可以与智能剪辑系统协同工作，通过AI 算法对采集的素材进行自动分类、标签化和摘要生成。虚拟主持人能够快速筛选出有价值的信息并进行整合。利用语音合成和图像处理技术，虚拟主持人可以根据不同的播出需求生成多种语言版本和视觉风格的节目内容，满足不同地区和受众群体的需求。最后，在播出环节，虚拟主持人可以实现与实体演播室的无缝对接。通过高清大屏、动作捕捉设备和实时渲染技术，虚拟主持人的形象可以逼真地呈现在观众面前，与实体主持人形成良好的互动和配合。利用流媒体传输技术和多平台分发策略，虚拟主持人可以将节目内容实时推送到电视、手机、平板电脑等多种终端设备，实现跨屏互动和全媒体传播。

3.2 人机优势互补

虚拟主持人在广播电视中的应用，核心在于将人工智能技术与人类主持人的专业能力进行有效结合，实现二者的优势互补，从而提升节目的传播效果与观众的观赏体验。在实施过程中，首先需要明确人、机各自的优势所在。人工智能技术为虚拟主持人提供了强大的数据处理能力、语言识别与合成技术、深度学习机制等，使其能够高效、准确地完成信息播报、互动回应等任务；人类主持人则拥有丰富的情感表达、现场应变能力以及深厚的专业知识，能够与观众建立深厚的情感联系。

实现人机优势互补，可以从以下几个方面着手。一是建立人机协作的工作流程。在节目制作过程中，人类主持人可以负责整体的节目构思、内容策划以及现场互动等环节，虚拟主持人则负责具体的信息播报、数据展示等任务，二者在工作流程中相互协作，共同完成节目的制作与播出。二是利情感倾向用人工智能技术提升人类主持人的能力。利用大数据分析技术，可以对人类主持人的表现进行量化评估，为其提供有针对性的改进建议。三是发挥虚拟主持人的个性化特点。通过深度学习技术，可以训练虚拟主持人形成独特的主持风格和语言特点，使其在满足节目需求的同时，能够与观众建立独特的情感联系。

3.3 科学构建虚拟主持人模型

3.3.1 语言表达模型构建

构建虚拟主持人的语言表达模型时，需要运用NLP 和语音技术领域的专业知识。一方面，要进行大规模语料库的收集与整理，包括不同语境下的对话、新闻报道、解说词等多种文本类型，以确保模型的泛化能力。另一方面，利用深度学习算法，如长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）或Transformer 架构，对语料库进行训练，以捕捉语言的复杂模式和时序关系[5]。模型训练过程中，还需要关注语言的多个层面，包括词汇、句法、语义和语音等。为此，可以采用词嵌入技术将词汇转化为高维空间的向量表示，从而捕捉词义间的细微差别；同时利用句法解析和语义角色标注等技术分析句子的结构和意义，使虚拟主持人能够准确理解并生成符合语法和语义规则的语句。为了使虚拟主持人的语言表达更加自然和生动，需要引入包括声码器、韵律模型和声学模型等多个组件的语音合成技术，共同作用，将文本转化为自然流畅的语音输出，并且利用大量的语音数据和先进的深度学习算法进行训练和优化。

3.3.2 形象塑造模型构建

构建虚拟主持人的形象塑造模型时，要建构虚拟主持人视觉形象的多维度特性，包括外观、动作、表情以及服饰等，这对于其与观众建立情感连接而言极为重要。为了赋予虚拟主持人更加生动的动作和表情，可以采用动作捕捉技术和表情驱动技术。动作捕捉技术通过传感器捕捉真实人类的动作，将这些数据映射到虚拟主持人模型上，实现动作的真实再现。表情驱动技术则通过分析人类面部表情的肌肉运动，将这些数据转化为虚拟主持人的面部表情动画，使其能够准确地传达情感和意图。

3.3.3 情感互动模型构建

虚拟主持人情感互动模型的构建，关键在于实现自然、智能且富有感染力的情感表达与响应。一方面，可以借助深度学习技术，特别是循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）或Transformer等模型来分析并理解文本中的情感倾向。通过训练这些模型识别大量的情感标注数据，虚拟主持人能够学会捕捉语言中的细微情感差异，从而更精准地把握对话或播报的情感色彩。另一方面，为了赋予虚拟主持人更加生动的情感表达能力，可以运用语音合成技术中的情感韵律建模，涉及调整语音的音调、语速、音量等参数，进而模拟不同情感状态下的语音特征。通过这种方式，虚拟主持人能够在播报新闻或主持节目时，根据内容的情感需求灵活调整自己的语音表达。

4 结语

虚拟主持人作为广播电视领域的新兴力量，呈现出巨大的发展潜力。通过深入挖掘虚拟主持人在信息播报、全天候服务和学习能力等方面的优势，文章提出了采编播多技术融合和人机优势互补的应用策略，为虚拟主持人在广播电视中的应用提供了具体而可行的方案。虚拟主持人模型的科学构建为其语言表达、形象塑造和情感互动等方面的发展提供了技术支持。尽管虚拟主持人在应用中仍面临一些挑战，如人情味不足和研发成本较高，但通过不断克服技术难题，提高虚拟主持人的智能化水平，相信其将在未来广播电视领域中发挥越来越重要的作用，为观众带来更丰富、多样化的节目体验，推动广播电视行业迈向更高水平的创新与发展。