索贝詹枫:融合媒体的人工智能(AI)实践

6月15日,NAB Show Shanghai及第24届白玉兰国际广播电视影视技术研讨会(IBTC2018)在上海隆重召开,本次会议以“智融合·创未来——智慧广电的发展与趋势”为主题。2018年媒体业将加快媒体深度融合,整体转型,通过对互联网大数据、人工智能等新技术的有效利用、积极参与到智慧社会的建设中,赋予广播电视“智慧”发展新动能,推动广播影视全业务、全流程、全网络向智能化、智慧化创新转变,进而共同促进中国电视事业和媒体产业可持续发展。
 
会上,索贝售前业务部经理詹枫以《融合媒体的人工智能(AI)实践》为题发表了精彩的演讲。
 
索贝詹枫:融合媒体的人工智能(AI)实践-DVBCN
 
图为:索贝售前业务部经理詹枫
 
索贝技术一直在发展,在关键性项目中,索贝对技术是开放的,利用技术引领创新,应用到行业领域里面,用国际视野方式,更加专注深层次的研发。
 
目前阶段,融合媒体发展是趋势,下一步进入大的云平台、大数据、大识别时代,索贝更加专注于技术储备,专注视频技术,视频+智能+云计算技术是要关注的重点。视频本身是一个高级媒体表现形式,人工智能和大数据可融合在一起发展。
 
詹枫表示索贝的相关技术屡获国际大奖,目前索贝自有所有系统产品全部迁移这样的架构上面,这是索贝面向行业的姿态,把传统架构所有技术全部迁到这个上面来适配。
    
4K之后,索贝推出很多实际处理大视频的效果技术手段。索贝考虑人工智能要在数据支撑情况下关注算力和算法,实现工智能和大数据平台结合在一起。索贝提出了软件电视台概念,下一步走向融合,索贝思考怎么运用这样平台真正意义上做到信号域和文件域之间需要解决的原来多次转换的复杂度问题,信号域和文字域的同步,信号域和文文件域转换过程中有哪些同步问题和转换问题。
 
智能在解决语音事业、图像事业和语义识别上有着重要的发挥,利用算法找到它的运算机制,找到运行模式,进而把智能算法运用各种软件体系里面各个环节里面,去找到相应的关联,索贝要秉持开放的心态,利用主流框架在这个平台进行学习。
 
人工智能的应用场景可以切分为关键应用场景和非关键应用场景。关键应用场景如谷歌无人驾驶、自动驾驶2009连立项,目前没有商业化,这个里面对人工智能准确度要求非常高。无论是控制管理还是业务管理,用到人工智能不需要多大精度,需要人工智能辅助人们生产。通过人工智能的辅助以及综合性的评判,可以提升效率。
 
人工智能开源技术平台建设和还源开放度正在进行中,人工智能门槛已经比较低,跟互联网开源技术开放性有很大的关系。有很多公司都在利用,不光算法开源,包括训练集、测试集很方便做到,这可使得行业将人工智能大力的转化为生产力。
 
索贝采用了开源学习框架并结合数据进行深度学习,应用到了人工智能场景里面去。与BAT相比,行业纵深才是优势,索贝努力解决行业里面的应用场景,这是我们厂商的优势。比如融合媒体视频汇聚、内容审核,涉及到导入视频事业,可基于集训练以后关键的基因提取进行比对,能够进行正面人脸,并最终形成相关信息库。
 
在机器学习训练中,先建立数据库,随后再进行简单结构化文件对比。索贝采用各种智能技术应用,进行转场识别、图像识别,集成厂商优势,将多种辅助引擎设置到里面,以便于它获取信息里面最优化并找到最精确的东西,评估完成推出最精准的业务效果,运用各种识别技术,这个应景常用目前已广泛应用。
 
例如字幕识别功能,可将整体集成业务场景,并自动叠加,索贝拥有字幕关键提取功能,把关键部分提取出来,很快的形成图片,方便应用多媒体图文互联网发布出去。索贝把各种开放的智能引擎,开放智能框架都运用到了场景里面,为广电行业和电视台解决具象化业务,这是其初衷。
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