基于语音驱动的风格化数字人关键技术研究与应用示范

近年来,数字人技术的应用正逐渐成为推动媒体融合发展的重要力量。本文提出了一种基于语音驱动的风格化数字人技术框架,旨在为广电领域提供一种新的技术解决方案。该框架通过语音生成、唇形同步、面部风格化等AI技术生成数字人,在保留较高的人物形象真实性的同时降低了制作成本。通过在北京东城会馆的应用示范,验证了该技术在大屏应用中展现出广泛的适应性和可行性,为广电行业的内容创新和形式多样化提供了强有力的技术支持。

ChatGPT的技术演进及其在广电行业中的应用、风险与建议

Chat GPT自推出以来,凭借其优质的互动体验和丰富的应用场景,在学术界和产业界受到广泛关注。本文深入剖析了ChatGPT技术原理与演进过程,分析其在广电行业中的应用场景,探讨其对广电行业带来的机遇和挑战,以及在使用过程中可能涉及的风险,同时提出一些未来发展的建议。

基于n-gram频率的语种识别改进方法

识别短文本的语言种类是社交媒体中自然语言处理的重要前提,也是一个挑战性热点课题.由于存在集外词和不同语种相同词汇干扰的问题,传统基于n-gram的短文本语种识别方法 (如Textcat、LIGA、log LIGA等)识别效果在不同的数据集上相差甚远,鲁棒性较差.本文提出了一种基于n-gram频率语种识别改进方法,根据训练数据不同特性,自动确定语言中特征词和共有词的权重,增强语种识别模型在不同数据集上的鲁棒性.实验结果证明了该方法的有效性.

基于卷积注意力机制的电视节目评论情感分析方法研究

本文提出一个基于卷积注意力机制的文本分类方法,该方法利用卷积神经网络抓取上下文信息,自适应生成注意力权重,并与LSTM模型相融合进行分类。在IMDB影评分类测试中,本文所提方法的分类准确率比基准模型高3.6%,证明了本文所提方法的有效性。

面向IPTV的智能EPG推荐系统研究

随着大数据与互联网技术的发展,IPTV可以从多种渠道获得海量视频信息,这使得用户和内容提供商都面临信息过载的问题。用户很难从这些信息中找到他们自身感兴趣的信息,同时,内容提供商也很难向用户推送符合其喜好的内容。智能EPG推荐系统是解决节目信息过载的有效方法之一。本文详细描述了主流的推荐方法,分析了EPG智能推荐系统的核心需求,并介绍了面向IPTV的智能EPG推荐系统总体框架设计与实现,最后指出系统未来的改进方向。

卫星物联网技术在广电的应用思考

本文针对卫星物联网的发展现状及技术体制进行了概述,提出了卫星物联网对于广电行业的意义,重点分析了卫星物联网在应急广播中的应用架构,同时还对卫星物联网发展面临的挑战进行了分析。