AI智能技术在融媒体平台中的应用分析

摘要：随着互联网的发展和媒体形态的多样化，融媒体平台已成为现代媒体发展的重要趋势。AI智能技术作为一种新兴的技术手段，在融媒体平台中具有广泛的应用前景。为进一步促进AI智能技术与融媒体平台的相互融合，特构建融媒体平台AI智能系统。本文对AI智能技术在融媒体平台AI智能系统的应用进行深入研究和分析，包括在字幕识别、语音识别、自然语言处理、语义理解、人脸识别及关键词提取等方面的应用，以促进AI智能技术在融媒体平台的健康发展。

关键词：AI智能技术；融媒体平台；自然语言处理；图像识别

引言

融媒体平台是指集成多种媒体形式和传播渠道的媒体平台，可以实现内容之间的交互和整合，提供全方位的媒体服务。随着互联网的普及和技术的发展，融媒体平台在媒体行业中的地位愈发重要。同时，AI智能技术的出现也给融媒体平台提供了新的可能性。本文引入融媒体平台AI智能系统，以期加强AI智能技术在融媒体平台中的应用，并展望未来的发展方向。

1. 融媒体AI智能媒体资源处理系统的平台设计概览

1.1 融媒体AI智能媒体资源处理系统的技术框架

智能媒体资源处理系统的核心功能包括以下几个方面：（1）语音识别（ASR）——使用语音识别技术将音频内容转换为文本，实现对媒体资源中语音信息的识别和提取；（2）语义理解——通过对文本或语音内容进行深度解析，从而能够理解其含义和上下文关系，可以使系统更加智能化，能够准确地理解用户意图和提供相应的响应；（3）动态人脸识别——通过人脸识别技术，识别媒体资源中的人脸信息，并进行人脸特征提取和比对等操作，可以用于人脸识别、人脸验证、人脸搜索等应用场景；（4）人流量统计——通过分析媒体资源中的视频内容，可以统计出人群在不同地区、不同时间段的密度和数量，这对于公共安全、市场研究等领域都有重要的应用价值；（5）人脸核身——通过人脸识别技术，对用户进行身份验证和核实。通过比对用户的人脸信息，可以判断其真实身份，从而保证系统的安全性和可信度；（6）文本识别（OCR）——使用光学字符识别技术，将媒体资源中的图像或文本转换为可编辑的文本格式，可以实现对图片、视频中文字内容的提取和分析；（7）自然语言处理（NLP）——通过自然语言处理技术，对文本内容进行分析和处理，可以实现文本的语义理解、机器翻译、文本分类等应用。

智能媒体资源处理系统可以通过API、SDK等方式，与AI数据平台进行通信和数据交换，实现数据的共享和传递。通过与AI数据平台的集成，智能媒体资源处理系统可以获取AI数据平台的智能分析结果，如图像识别、语音识别、文字识别等，进一步优化并应用于媒体资源管理过程中。例如，可以通过图像识别技术对媒体资源素材进行自动标注和分类，通过语音识别技术对视频和音频素材进行智能搜索和分析。

此外，智能媒体资源处理系统在架构设计上采用了分布式多线程架构，具有精确的任务调度能力。系统可以根据任务的优先级和资源的可用性，动态地分配任务给不同的节点进行处理，以实现任务的快速且高效地完成。系统通过分布式处理和多线程技术，可以同时处理多个任务并执行，大幅节省处理时间。在系统的扩展性方面，智能媒体资源处理系统可以通过添加和配置能力节点来灵活扩展其处理能力。能力节点是系统的核心处理单元，每个节点都具有独立的计算能力和存储资源。在极端情况下，智能媒体资产处理系统中的容量节点数量可以达到500个，是传统媒体资产系统处理能力的30倍。通过增加能力节点的数量，系统可以有效处理更多的媒体数据，实现更高的并发处理能力。

需要注意的是，智能媒体资产处理系统的集成和扩展能力需要根据具体的应用场景和需求进行配置和优化。在对接AI数据平台时，需要考虑数据安全性和隐私保护措施。在扩展能力时，需要确保系统的稳定性和性能的可靠性。因此，在实际应用中，需要综合考虑系统的架构设计、数据管理、资源调度等多个因素，并进行合理的配置和调优，以实现媒体资源的智能化管理。

1.2 媒体资源处理系统的实现方式

视频结构化是指对视频内容进行分层和分析，以获取关键信息和实现精细化处理。视频结构化的初步思路可以分为三个层次。

（1）项目层（program）：项目层是指整个视频资源的最高层级，代表着一个完整的节目或项目。这一层级可以通过识别节目的开头和结尾，或者通过节目的元数据信息进行标识和提取。在这一层级上进行分析，可以获得整个节目的基本信息和结构。

（2）报道层（story）：报道层是相对于项目层的一个更细分的层级，代表着一个具体的报道或故事。在新闻节目中，可以通过识别不同的新闻报道段落或主题来划分报道层。在报道层级上进行分析，可以获得每个报道的关键信息和主题，以便后续处理和分类。

（3）场景层（scene）：场景层是对视频进行更细粒度分析的层级，代表着视频中的不同场景和镜头。通过分析视频的画面变化、镜头切换等视觉特征，可以将视频拆分为多个不同的场景。在场景层级上进行分析，可以获得每个场景的关键信息，如人物出现、重要事件发生等。

通过在视频结构化的不同层级上进行分析，可以實现对视频资源更加细致和深入的处理。例如，在项目层级上可以对整个节目进行分类和索引，提供更好的检索和推荐功能；在报道层级上可以进行话题和事件分析，帮助用户快速浏览和理解新闻报道内容；在场景层级上可以进行目标检测、行为分析等，提取更具有实际意义的视频片段。需要注意的是，视频结构化处理利用嵌入式设备进行初步分析和筛选，并将有意义的图像发送回服务器，以便在服务器端进行进一步的智能处理，这样可以降低带宽压力，并提高处理效率。此外，视频结构化处理还可以辅以语音识别、自然语言处理和文字识别等技术，以获取更全面的视频信息，提升处理能力[1-2]。

在报道层面，有大量的场景，这些场景是视频结构化过程中的基本单元。在服务端的智能分析过程中，针对每个场景，可以进行目标检测、人脸识别、物体识别、情感分析等技术的应用。通过这些分析，可以形成具有明显标签和类目的素材堆放。例如，识别不同类型的场景，如主持人镜头、拍摄场景、主题叙事和采访镜头，并对其进行相应的标记和分类，便于未来智能媒体资产管理和重用。通过结构化视频可以有效管理和组织材料，提高媒体资源的智能化管理能力。结构化后的视频素材可以按照明确的标签和类目进行存储和检索，提供更便捷的查找和使用方式。例如，可以根据类目筛选出特定类型的素材，或者根据标签查找到特定人物或物体出现的镜头，以满足不同媒体应用的需求[3]。这样的智能媒体资源管理和媒体资源复用基础，可以为后续的广告投放、内容推荐、信息检索等其他应用提供更准确和高效的数据支持。同时，通过对视频中的场景进行智能分析，还可以帮助用户更快速地了解视频内容，并提供个性化的推荐和定制化的服务。

2. 智能融媒体媒体资源处理系统设计中的AI技术应用分析

2.1 基于智能连续音频流识别技术的ASR音频识别

对于音频部分，AI平台服务器的主要功能是智能语音识别（ASR），可以将视频中的人声转换为文本。在视频结构化、获取视频源素材和分割音频流的过程中，WFST解码系统是一种自然语言处理技术，基于声学模型和语言模型进行解码，找出最可能的词序列。最终，解码系统会生成对应音频的文本输出。通过这个过程，音频部分的智能语音识别可以将视频中的人声转换为文本，提供方便的语音转录功能。该音频处理技术可广泛应用于会议录制、现场字幕、语音搜索、语音翻译等场景，为用户提供更便利的音频内容管理和使用体验[4-5]。

2.2 视频画面处理中的AI智能分析

在视频结构化过程中，采集端可以通过访问OCR（光学字符识别）技术来处理视频中的文本内容。OCR技术主要应用于两个阶段：前处理阶段的区域性文字识别、后处理阶段的字幕识别。在前处理阶段，OCR技术可以识别视频中出现的区域性文字，如屏幕上的字幕或标识。通过识别这些文字，可以对视频内容进行更精细的理解和分析。例如，可以识别视频中播放的广告字幕，从而对广告内容进行分析和统计，为广告投放和收益评估提供数据支持。在后处理阶段，OCR技术可以识别已经制作成节目的字幕，从而实现自动字幕生成和字幕信息的智能管理。通过将视频中的字幕转换为文字，可以方便用户对字幕内容进行编辑、翻译、搜索等操作，提供更好的用户体验和服务。另外，在视频结构化中，还可以使用人脸识别技术。通过收集视频中人脸的数字特征，可以对人物数据库进行智能匹配，以确定视频中人脸与数据库中人脸之间的相似性和似然性。这样的人脸识别技术可以应用于视频中人物的标记、人员的追踪和分析等场景，提供更准确和高效的人脸信息管理。

3. AI技术的智能媒体资源管理系统的引入

3.1 引入自然语言处理技术（NLP）的智能媒体资源入库

在媒体资产的智能存储部分，还可以结合自然语言处理（NLP）引擎来处理和分析文本：（1）针对通过语音识别和视频内容识别技术获得的文本资源，可以利用预置的NLP引擎进行快速转译。NLP引擎可以将识别出的文本进行处理和解析，对文本中的语言性质进行识别和理解，例如，可以识别文本的主要语种、情感色彩、语调高低等特性，进一步提取文本的重点信息。（2）NLP引擎可以对文本进行关键词提取。通过识读和分析文本，可以自动提取出文本中的关键词，并将这些关键词根据新闻领域使用的特征标签进行分类。（3）对于具有不同标签的文本，NLP引擎可以智能地生成摘要。通过对文本内容的分析和总结，可以提取文本的核心点和主题，并生成简洁明了的摘要信息，便于检索。

3.2 结合大数据分析的智能媒体资源检索

在媒体资源管理系统中，除了多元化的标签和文本检索功能，还提供媒体百科全书和知识图谱，以进一步优化媒体搜索的效率。当用户进行本地媒体资产检索时，系统会快速生成相关的检索结果，其中包括使用标签和文本进行检索。同时，系统会将检索到的内容和结果上传到服务器，交由AI进行分析和处理。AI会通过大数据分析展示标签之间的关联性，并实时提供更多可选的搜索标签建议。这样，用户在进行媒体资源检索时，系统可以根据AI分析的结果，提供更多与检索内容相关的标签，使用户能够更准确地选择适合的标签进行检索。此外，AI分析还可以提供在线版权媒体资源供用户使用。通过分析检索的内容和结果，系统可以根据版权媒体资源库中的数据，向用户提供在线可用的媒体资源。这样用户就可以方便地在媒体资源管理系统中获取到符合自己需求的媒体资源内容，提高工作效率。

当智能媒体资源处理系统与AI数据平台进行集成时，能够以更智能化的方式管理媒体资源。通过学习用户的检索习惯和行为，智能媒体资源处理系统可以根据用户的具体需求和偏好提供个性化的媒体资源检索结果。该系统可以利用AI算法分析用户的检索关键词，并根据这些关键词提供相关的搜索建议和纠错建议。通过与人工智能数据平台集成，智能媒体资产处理系统可以从在线版权媒体资产库中获取材料。这意味着，用户可以直接在系统中查找并使用具有版权的音频、视频、图像等媒体资源素材。用户可以通过系统的界面访问这些在线媒体资源，无须离开媒体资源管理系统，从而提高使用效率，并且确保所使用的媒体资源具备合法的版权。

通过以上功能的应用，智能媒体资源处理系统能够更好地满足用户的需求，并提高媒体资源检索的工作效率。用户可以更智能和准确地搜索媒体资源文件，并得到相关的搜索建议和纠错，为媒体资源管理带来更加便捷的体验。同时，系统还能提供在线版权媒体资源，用户无须额外搜索和使用流程即可访问高质量的媒体资源素材，顯著提升了媒体资源的可用性和管理效率。

结语

本文对人工智能技术在综合媒体平台中的应用进行了研究和分析，实现了音频、视频和文本识别功能的人工智能。通过引入NLP技术，创新了现有的媒体资产管理方法。由此可见，人工智能技术在综合媒体平台上具有广阔的应用前景，可以提高生产效率、优化用户体验和提供个性化服务。然而，AI智能技术的应用还应该注意风险把控，规避技术风险，合理控制成本，不断深化AI智能技术与融媒体平台的结合，以推进大数据时代的数字化转型。同时，未来需要加强相关研究和技术创新，促进AI智能技术在综合媒体平台的健康发展。

参考文献：

[1]傅高强.AI智能技术在融媒体平台中的应用[J].电视技术，2022，46（7）：169-171，196.

[2]沈锦昌，于国民.AI技术在县域融媒体平台的实践应用[J].电视技术，2023， 47（3）：188-191.

[3]刘慧君.AI虚拟主播应用面临的质疑与困境研究[J].新闻研究导刊，2023， 14（8）：4-6.

[4]任书成.人工智能技术对新媒体传播的影响及应用分析[J].新闻研究导刊，2023，14（16）：76-78.

[5]王相飞，王真真，延怡冉.人工智能应用与体育传播变革[J].上海体育学院学报，2021，45（2）：57-64.

作者简介：张志忱，本科，研究方向：智能科学技术。