人工智能技术在广播电视新闻节目监测中的应用.pdf
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1、决策与管理 2 0 2 3 0 676 决策与管理新闻节目一直是广播电视内容监测的重中之重,监测监管部门可以通过对新闻节目的监测,及时掌握新闻报道的导向和各播出机构报道的条数、时长占比等情况,为广播电视宣传管理提供数据支撑。传统依靠人工进行全天广播电视新闻节目监听监看的模式,无法快速、准确、全面地掌握新闻节目详细内容情况,不能真正满足宣传管理的要求。以人工智能技术为支撑的内容分析系统,能够实现对新闻节目内容的智能化处理分析,包括报道相关主题的频道范围和数量、新闻专题栏数量、新闻报道次数和时长等,辅助内容监听监看人员及时了解辖区内广播电视新闻类节目中热点新闻报道情况、重要事件持续追踪变化情况、主
2、题宣传内容覆盖落实情况等,避免漏监、迟监等情况发生,有效提高对新闻节目的监测效率。人工智能技术立足于新闻节目现状,借助深度神经网络下的机器学习,通过语音识别、新闻拆条、字幕识别等技术,参考广播电视多年来积累的大量音视频节目样本,通过针对性的训练与优化,提升对广播电视音视频内容识别分析模型的智能识别准确率。广播电视监管部门借助人工智能技术,完成对各类新闻节目的自动化拆分与主题内容汇聚,建立对新闻节目内容智能分析、智慧化监管的新平台。具体来说,人工智能技术在广播电视新闻节目监测中的应用有以下几个方面。一、新闻节目自动识别新闻节目自动识别是指借助智能技术自动地识别新闻视频的节目名称。实现新闻节目的自
3、动识别,就能获得该新闻视频更多的先验信息,包括节目名称、节目长度、播出频道等,为监测人员获取节目的时间定位和收听收看提供便利。新闻节目开始播放时,都有一段片头音乐,且不同新闻节目的片头音乐不同。因为新闻节目的种类并不是很多,并且新闻节目的片头音乐不会经常更换,所以广播电视新闻节目智能监测系统通过建立新闻节目片头音乐数据库,即可以实现对新闻节目的自动识别。监测人员可以输入新闻节目片头音频,与数据库中的片头音乐逐一比较,从而找到相同片头音乐、识别出相应的节目名称。二、新闻节目条目分割新闻条目是新闻节目的基本浏览单位,实现对新闻条目的分割可以让监测人员在日常监测中快速掌握新闻节目的主要内容,为新闻节
4、目内容的智能化分析提供技术支撑,实现对广播电视新闻内容的条目、播出频次、时长占比的统计、分析、评议。目前,根据新闻节目的特点,人工智能技术主要通过三个步骤完成对新闻节目的条目分割。(一)新闻播音员镜头检测经过镜头边界检测操作,新闻视频被分为若干个镜头,我们可以将这些镜头分类为播音员镜头和非播音员镜头。播音员镜头是指一位或两位新闻播音员坐在播音室里进行新闻播报的镜头,它通常是一条新闻的开始。新闻节目中的播音员镜头具有一些普遍规律:新闻节目一般有一个或两个播音员,且播音员镜头在新闻中会出现多次;播音员一般都是正面朝向观众,上半身都在镜头中,不同镜头中播音员的上半身一般只存在一些由于播音员微小动作导
5、致的差别;在一个新闻节目的播报过程中,播音员的衣着是不变的,但背景可能有较大的变化。人工智能技术主要根据上述规律进行播音员镜头 关键词 新闻节目语音识别人工智能内容监测 内容提要 新闻节目是广播电视内容监测的重要对象。借助深度神经网络下的机器学习,人工智能技术可以实现新闻节目自动识别、新闻节目条目分割、新闻内容语音识别等智能化处理,帮助监测部门准确掌握新闻报道的整体情况,包括主题报道的播出频道和数量、新闻专题栏数量、新闻报道内容和时长等信息,从而为广播电视宣传管理提供及时有效的数据支撑。亓振军 王娴人工智能技术在广播电视新闻节目监测中的应用2 0 2 3 0 6 决策与管理77 决策与管理检测
6、。首先,对每个镜头提取一帧作为关键帧。一个镜头往往需要多个关键帧表示,但是考虑到播音员镜头都比较稳定,一个关键帧足以表示其视觉信息,所以固定提取镜头中的中间一帧作为其关键帧。另外,考虑到播音员镜头的出现往往伴随着一条新的新闻条目的出现,所以在新闻条目分割时只需要考虑候选新闻条目切换点后的镜头。然后,利用人脸检测对提取的镜头关键帧进行过滤,去除检测不到人脸的镜头关键帧,同时记录镜头关键帧中人脸的个数和人脸的区域,对于能检测到多于一个人脸的镜头关键帧,通过人脸之间的空间关系判断是否可能为包含两个播音员的镜头关键帧。由于大部分新闻条目切换都伴随着镜头切换以及静音,可以检测出所有镜头切换与静音同时发生
7、的时间点作为候选新闻题目切换点。如图 1 所示,新闻条目切换总是伴随着镜头切换(Cut、Fade In/Out、Dissolve)以及静音。如此,只需要分别检测出新闻视频中的镜头切换点和静音段,然后把它们的交集作为候选新闻条目切换点。提取镜头关键帧、人脸检测过滤之后,人工智能技术通过颜色直方图特征和 SIFT 关键点来计算两帧图像之间的相似度。播音员镜头关键帧的背景可能不相同,但是播音员的身体部分非常相似,且不怎么变化。播音员身体的位置可以通过检测出的人脸位置来估计。不同播音员镜头的背景可能有较大的变化,但播音员的衣着是不变的,并且在播音员报道新闻时,播音员身体基本保持不动,只有头或肩膀有一些
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