媒体融合统一内容管理中的AI应用

二等奖31.www.rti.cn2018年10月月刊总第318期湖北广播电视台长江云平台秉承统一、开放、共享的 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 理念，为湖北广电乃至全省各媒体单位建立统一的基础生产平台和运营支撑体系。项目的主体架构选择采用云计算的基础设施（IaaS）、平台服务（PaaS）、软件服务（SaaS）三层模式进行设计建设。软件服务包括指挥调度、生产服务、内容管理、多工具集、移动采编、大屏展示、云媒资等。内容管理体系一方面需要面向平台各类融媒体应用提供内容服务，另一方面实现对接全台现有各主要编辑播出媒资等业务系统，提供内容交换、流程管理接口，聚合各环节媒体资源。另外，还需要与数据分析能力配合深挖内容资源价值，面向各业务系统提供可定制多样化服务。计算机人工智能技术的发展日趋成熟，基于视音频、图片、文字等全域内容的智能处理技术，从大数据积累规模、业务场景演变等角度，逐步实现了自动化的内容识别和审核机制，完全区别于传统人工+流程方式支撑的单功能内容管理模式，实现了在长江云融媒体平台上打造一套动态、灵活、敏捷的模块化智能处理能力支撑的统一内容管理生产服务链条，实现了对汇聚素材进行热点聚类分析，对生产全流程进行智能标引分析辅助，以及智能编目、自动分类、自动关联分析等平台能力，使所有被管理的素材内容都成为具有符合业务规律、内在联系清晰的多指向、有价值的数据集群。1传统内容库在云计算技术、大数据技术、基于数据模型的人工智能技术尚未成熟媒体融合统一内容管理中的AI应用文/湖北广播电视台聂长生王向前摘要：湖北广播电视台响应党中央媒体融合战略部署，适应新时期传统媒体行业的转型发展，遵照湖北省委省政府要求，以原长江云新媒体平台为基础，打造了一个区域性生态级智能化媒体融合云平台。本文基于长江云融媒体平台统一内容管理生产服务链中对于AI（ArtificialIntelligence，人工智能）技术的运用与实践，分析了AI技术在内容管理中的关键技术及应用场景，并对AI技术在广电行业的应用进行了分析和展望。关键词：长江云媒体融合统一内容管理AI链AIApplicationintheUnifiedContentLibraryofMediaFusionNieChangsheng,WangXiangqianHubeiMediaGroupAbstract:Hubeiradioandtelevisionstation,respondingtothestrategicdeploymentofthemediaintegrationofthePartyCentralCommittee,adaptstothetransformationanddevelopmentofthetraditionalmediaindustryinthenewperiod.BasedontherequirementsoftheprovincialgovernmentoftheHubeiProvincialCommitteeandthenewplatformoftheYangtzeRiverCloudnewmedia,aregionalecologicalmediafusioncloudplatformhasbeenbuilt.BasedontheapplicationandpracticeofAI(artificialintelligentArtificialIntelligence)technologyintheunifiedcontentlibraryoftheYangtzeRiverCloudmeltingmediaplatform,thispaperanalyzesthekeytechnologyandapplicationsceneofAItechnol-ogyinthecontentbase,andanalysesandshowstheapplicationofAItechnologyintheradioandTVindustry.Keywords:YangtzeRiverCloudMediaConvergenceUnifiedContentLibraryAIChainDOI:10.16045/j.cnki.rti.2018.10.005论文集32.www.rti.cnICTC2018应用的早期阶段，传统内容管理通常定位于面向某一特定功能系统提供文件管理后台服务，普遍采用相对简单、需求固定的结构化关系型数据库。在内容入库之前，必须按新闻5W原则、常规制播要求等统一规范，区分地域特征、时代特征、节目特点、检索目的、内容特征等，以人工方式完成素材标示或 资料 新概念英语资料下载李居明饿命改运学pdf成本会计期末资料社会工作导论资料工程结算所需资料清单 编目，分别满足常规制作、视音频播出、媒体资产管理所需的检索调用、编辑制作、成片播送、长期存储等单一定式功能。通常各体系的内容管理系统均独立存在，相互间只在应用层面、以流程管理方式提供文件级交互，也就是在底层基础设施层面，从技术上完成了内容体系的壁垒屏障和管理阻断，这与资源通融、内容兼融、发布互融、利益共融等媒体融合要求，有着起点式、全方位、断代化的差距。在现行的技术背景和应用需求下，传统内容管理系统的缺陷，主要表现在以下几个方面。（1）线索少通常只能接受传统人工方式上载或系统间定制化接口按固定管理流程导入，处理线索量相当有限，同时受人工个体影响，对相同内容都会个性化理解，与不同应用场景下的实际客观需求有较大出入，内容标记通用性也必定不足，由此产生的内容价值疏漏概率较大。（2）效率低各制播存分支系统内，所有流程均完全依靠人工方式。从内容源头开始，根据各自体系的应用需求，完成内容特征标记，也就是制作场记、播出编排、媒资编目等工序，费时、耗力、低效，且在最重要的制作生产环节，这些内容标记工作基本针对某一特定播出产品，劳动成果重复利用可能性极其低下。在视音频内容确认和价值判断上，完全依赖仅有的几个常规关键字段进行人工检索和逐秒视听查验。（3）成本高窄入口、泛标记，低效率、高人工，多壁垒、少复用，多系统、单功能，多环节、全人为，冗长流程消耗、人工密集低效，让传统内容生产管理成本居高不下，随着人力成本逐年上升，综合成本还在不断攀升。（4）运营难传统内容管理在孤岛式应用技术体系、管理型流程关联模式下，内容价值急剧损耗，有效内容适配能力受限，媒体资产可运营空间收窄，可拓展市场空间阻断，可选择运营模式单一，可预期效益空间低下，无法满足互联网内容运营模式下以广泛传播、汇聚流量和吸引关注为衡量 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 的碎片化、价值化、个性化、精准化传播需求。由此来看，基于简单后台文件管理型的传统内容管理思维，远远不能满足互联网背景下云计算、大数据、智能化的媒体融合平台的基本需求，以能力建设、模块植入、接口调用、多元管理、服务伴随为基础理念，将日益精进的AI技术植入PaaS，并支撑整个云平台内容管理生产服务全链条的全新能力体系应势而生。2统一内容管理生产服务链从融合媒体平台的架构开放程度上，要求了内容管理体系必须具备相当强的全网智能化聚类、全渠道分类吸纳的接入能力，全天候信息关联、多模型数据分析的自主化处理能力，全域内容、全媒体生产的泛化、定制化兼容拓展能力，适配互联网操作习惯、应用需求和不断变化的迭代能力等，实现内容画像与用户画像高精度适应性匹配关联，从而更加便捷地挖掘、发挥出既有内容价值，并根据内容市场价值导向，响应式伴随升级整个内容管理生产服务链条的内容价值发掘模型。在业务层面，长江云平台统一内容管理生产服务链提供以下三种业务服务模式，实现面向生产的素材服务。（1）内容汇聚支持对全网主流发布平台所呈现的海量视频、音频、图片、文字素材进行大规模格式化汇聚，经过统一的安全过滤处理、查重处理、格式转换处理，对所有汇聚信息进行全方位多维度分析标引，并根据业务需求进行规范化处理。（2）智能处理对所有汇聚素材进行格式化规整和梳理，包括视频分析、音频识别、声文转换、关键字分析、情感分析，在完成智能标引后，对所有有效素材进行自动分类、自动关联分析、热点聚类分析，使所有素材成为具有一定规律、联系的数据对象。（3）智能服务针对所有已完成智能标引的素材对象，提供多应用多场景的高精度智能辅助检索、浏览、调用、推荐等服务。所有智能化生产服务能力注册到PaaS，向全平台所有应用需求开放接口并提供定制化辅助功能支撑。二等奖33.www.rti.cn2018年10月月刊总第318期根据平台总体建设规划，长江云统一内容管理体系中，除了面向云平台自身生产体系，还保存了来自于台内各爆料系统、各编辑播出系统、云媒资系统、各互联网渠道、移动应用等方面的视音频、图片、文本、动画等各类海量数据，通过AI手段实现资源价值信息高效挖掘，实现了以下几个方面的功能：海量视音频内容智能标引和关联性分析；目标检索内容对象中的热点事件关联和价值发掘；宣传规则所要求的硬性元素分割标示和定向规避；智能化业务生产处理模型，减少人力成本、提升人工效率；突破时间、空间、人物、城市等简单传统维度建立媒资知识库，针对不同发布媒介、不同接收人群，智能检索发现高匹配度、高价值含量的精准性内容元素。内容管理体系架构如图1所示。3统一内容管理生产服务链的AI应用媒体融合云平台统一内容管理体系对内容对象进行主 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 分析、关联、分类、聚类，使节目人员从多方面认识新闻事件，让他们从漫无目的的寻找新闻线索变为由系统主动推荐，从单一来源变为排序多选，从人工视听查看变为标记检索。统一内容管理中的AI应用如图2所示。3.1热点聚类利用大数据挖掘技术，结合互联网新闻热点事件上，根据某个时刻、某一时期、某一阶段的信息聚类结果，分析新闻热点和发展态势，提供时段热点事件汇总，让平台用户方便直观的了解到事件的发展动态、新闻热点的热度走势以及聚类主体之间的关联关系，并通过图形化方式直观呈现。3.2智能分类为了彻底替换传统模式下低效人工上载、信息分类和素材标记，系统能够对所有信息来源完成格式化导入、关键字分析、互联网事件关联等，完成条目查重筛选后，精确地根据非结构化文本中的概念、语义、情感进行分类分析，形成有价值线索。3.3情感分析在文字语义分析中，系统先对文字句段中重点词汇的褒贬义和文字整体基调进行分类，分析语言的结构和图1内容管理体系架构图图2统一内容管理中的AI应用论文集34.www.rti.cnICTC2018含义，判断每段信息的正面或负面特征，区分出相应的信息分类。为了保证平台用户可以稳定可靠地使用所有功能，且能不断吸纳根据热点提法和特殊词汇，数据分析引擎需要不断训练迭代，以提高情感分析准确性，有效助力充实各类有价值线索。3.4视频分析通过视频分析技术，可以自动为视音频建立索引，提取关键信息，尽可能的减少人工编目工作量。视频分析主要应用于以下几个方面。（1）自动编目捕捉、听取和读取模拟视频信号或数字视频信号，在视频信息进入系统的同时建立丰富的视频数据库和索引，并可以方便的对索引及各种元数据进行格式化入库存储，对全平台提供检索接口服务，实现自动编目功能。（2）自动拆条利用视频智能分析引擎，能够寻找指向视频内容中的转场变化，自动将大段视频中或单期新闻节目中的连续视频资料进行精准分割，满足面向移动端和PC端的碎片化信息发布需求。（3）关键帧分析关键帧识别通过识别视频画面转换的场景实现，系统识别视频内容中的关键帧，并将这些帧保存为图片。可通过调节敏感度来控制关键帧的生成，也可以通过设置视频播放的时间间隔来进行关键帧的生成。每一个关键帧带有视频播放的时间点，点击具体帧图片可以直接定位到该帧的时间点进行播放。（4）人脸识别系统基于定义标识图片库，通过图片训练的方式，对大量人物、物体、图形或图标进行学习，每个对象标识都可以从不同角度定义多张图片。训练完成后，在进行视频语音识别的同时，进行标识识别操作，我们可以通过调整标识识别的相关度阈值来调节识别的准确率。（5）场景识别识别画面中的某些场景，如打斗、开会、飞行等，建立“场景层”的编目信息。场景识别示意如图3所示。（6）物体识别抓取车辆、飞机、矿泉水、饮料等特征信息，识别出画面中哪些位置出现了指定的物体。（7）情绪识别分析人脸表情，识别出当前人物的情绪，如高兴、悲伤、哭泣等。4关键技术4.1数据挖掘分析技术基于大数据挖掘分析能力，将传统媒体和新型媒体的内容进行有机结合，实现热点聚类、智能分类功能。运用先进的智能分析、挖掘、分发等技术，利用数据引擎及智能标引技术，对内容进行自动分类聚类智能分析，关键信息提取分析，分析出条目间的关系及联系，捋清新闻报道脉络，准确聚焦新闻热点，整合全网有价值内容，并提供个性化的数据服务，为节目生产、专题制作提供强有力的数据及内容生产支撑。4.2图像识别技术图像识别技术主要任务是在过滤端、处理端和浏览端监测视频数据流的信息，并依据特定的条件，对以人脸为主的图形声像给予必要的过滤，并对相关内容进行索引，以方便后续查询检索。特定人脸库管理模块对提交的特定人脸进行管理，为特定人脸检测和比对提供基础。人脸检测模块在实时视频流中监测人脸，如果发现人脸则将该人脸提交到人脸快速比对模块进行比对。特定人脸快速比对模块，对待测人脸和特定人脸进行比对，如果对比结论为相似，则将此人脸及相关信息图3场景识别示意二等奖35.www.rti.cn2018年10月月刊总第318期提交到人脸库。4.3语音识别技术语音识别解析并提取各类音视频特征语音，并为后续处理做准备。一方面利用语音识别技术，将声音转换为文字，作为关键字段索引，实现全文关联检索。另一方面利用现有音频文件、新闻文稿，提供新的音频与文字之间的同步功能。主要是对音频文件和相对应的文字稿进行处理，从而产生音频文件与文字稿之间的对应关系。声纹DNA能自动提取音频的波形特征值，分段比对，屏蔽噪音影响，并通过分析比对判断人物、事物、场景，辅助关联分析。5应用场景统一内容管理体系提供智能化的内容处理及管理手段，完成视音频对象的结构化处理，减少人工在业务处理中的工作量，提升内容库业务处理的效率，深度挖掘资源价值。5.1智能标引基于人脸识别、图像分析、语音识别、OCR字幕识别等功能，对所有视音频素材对象进行智能化标签描述，包括人物信息、语音信息、转场信息、声纹DNA、图像特征提取，并基于知识库实现标签信息关联，完成视音频素材智能标引，让视音频片段和图片成为深度搜索关键字。5.2智能编目通过人脸识别、语音识别和字幕识别功能，利用定制化编目模型，可以为媒体内容自动生成规范化多维元数据，大规模替代传统人工编目，降低编目成本，大幅度提升编目效率和检索精度，辅助内容价值深度发掘。5.3智能拆条基于视频场景和镜头内容实现视频内容的智能拆条，完成视频的快速碎片化工作，为融合业务处理和多屏发布提供有价值的内容资源。5.4智能检索提供多维度、多场景的检索服务。在采集、编辑、审核、发布等各个环节，提供定制化检索接口，加速节目的制作效率。5.5智能呈现（1）热点聚类根据某个时刻、某一时段的信息聚类结果，自动提炼出新闻热点，并通过图形化直观展示新闻热点热度和聚类主体之间的关联性。（2）聚类趋势能够表示聚类信息在一段时间内的走势情况，准确针对舆论热点，有效把握传播导向。比如舆论对某个新闻主题新的关注方向有所变化延展，也必须要有相应呈现。（3）自主订阅系统可根据平台用户需求，自主设定订阅内容范围与条件，提供定制化内容服务。系统能够自主维护用户档案，如发现有新的符合用户要求的信息，能够自动收藏到用户档案夹中，或者直接推送给用户。5.6智能审核（1）多环节审核支持采集审核，编辑审核，发布审核等多业务多环节的灵活敏捷配置。（2）多维度审核支持特定人物、色情、暴恐、图标、图像的审核。5.7城市博物馆基于城市级的知识引擎，从景点、美食、人物、事件、生活服务等给素材对象打上标签。同时针对用户群体，设计不同的主题场景，场景在每个节点用针对性的媒资素材，展示城市的时间和空间跨度上的风貌。5.8运营辅助实时采集并 记录 混凝土 养护记录下载土方回填监理旁站记录免费下载集备记录下载集备记录下载集备记录下载 各类业务运营数据，如，资源数量、来源分布、来源时长、使用情况等，系统针对这些数据可进行自动或手动分析，形成统计报表或统计图。6结束语融合业务下的人工智能应用还有很长的路要走，需要在融合媒体技术平台不断走向成熟、业务模式不断完善的过程中，从业务场景的具体构成、数据产生的环节，到各环节关联关系的耦合都将更加密切，整个媒体行业还需要针对不断变革的技术环境和应用模式进行实践和总结，加快接轨互联网步伐，让人工智能不仅仅停留在提升现有生产运营效率层面上，而是发掘传统媒体历史内容资产价值和价值指向下的内容生产模型创造上，持续巩固宣传主阵地、锻造新形势下舆论引导主力军。参考文献：[1]国家广播电视总局．电视台融合媒体平台建设技术白皮书．2016.[2]国家广播电视总局．广播电台融合媒体平台建设技术白皮书．2016.[3]聂长生．长江云融合媒体平台应用架构和发展分析[J]．广播电视信息,2017(11)：31-38．[4]王向前．长江云融合媒体平台设计与实施[J].广播与电视技术,2017(8)：16-21．[5]熊欣,周成胜．省级融合媒体平台构建需求研究[J]．有线电视技术,2017(6)：54-57.