数字时代“AI+ 广电”智能化转型路径浅析

数字化时代的到来推动AI技术与广播电视媒体走向更深层的融合,智能化、个性化、精准化成为媒体行业的主流发展趋势。人工智能技术的赋能使媒体工作更加简单、高效,深度学习、机器算法、人脑模拟等技术的融入,使媒体行业步入全新的发展阶段,开创了全新的行业格局与信息传递模式。通过深度学习和自然语言处理技术,AI能够快速准确地撰写新闻稿件,减轻记者和编辑的工作负担。借助人脑模拟技术,AI可以对广播电视节目进行智能审核,确保内容健康、合规。此外,AI还可以通过对海量数据的分析,预测新闻热点和趋势,为媒体策划提供有力支撑。

“AI+广电”智能化全媒体人才培养的理论逻辑与行动路径

培育具备创新思维的全媒体专业人才,已经成为传媒教育改革的紧迫议题。随着数字时代的日新月异,广电传媒专业走向深度变革路途中,与之相适应的人才培养成为新时代的题中之义。本文通过分析全媒体人才培养的逻辑遵循与现实场域,结合当下数字媒体时代的传播环境与结构特性,从顺应时代全面发展、相融并济实践为本与坚守“内容为王”原则三个层面探讨智能化全媒体人才培养的实践路径。

基于AI和3D扫描技术的VR全息直播系统的设计实现与应用

世界由三维空间构成,但传统摄像机只能拍摄二维画面,为实现全息传输,本文对全息直播系统进行设计与实现,使平面视听跃升为VR全息视听。同时还介绍了3D扫描立体成像技术、VR技术、全息节目采编制作技术、测试与分析、AI与多应用场景。

基于音视频AI识别的多模态智能分析模型创建和应用

本文针对广播电视节目的多模态语料库标注存在的问题,采用深度学习框架,结合音视频识别和自然语言分析等技术创建多模态智能分析模型,实现智能化标注和语料库构建。最后,本文将该模型应用到IPTV播出的英语口语会话修补多模态语料库(MCCECSER)的建库实践,说明多模态智能分析模型具备一定技术创新性和实用性。

基于AI+动作捕捉技术的虚拟主播体感交互系统的设计与实现

随着科技的快速发展和解放生产力的必然要求,人工智能(AI)的应用日益广泛,通过AI技术来推动广播电视领域在内容生产、终端服务和安全监管等方面的融合创新,实现全业务、全流程、全网络从数字化向智能化的战略转型意义重大。本文对"AI+广电"应用领域中的"虚拟主播"进行设计与实现,介绍了人物数字化过程、AI人脸表情跟踪计算方法、交互式虚拟主播3D建模、实验结果及分析。