От видео к данным: как искусственный интеллект трансформирует обработку мультимедийного контента.

Спонсорский контент

От видео к данным: как искусственный интеллект трансформирует обработку мультимедийного контента.

Когда нажимаешь кнопку воспроизведения, видео кажется простым. Появляется картинка, диалог, возможно, фоновая музыка, и через несколько минут всё заканчивается.

Однако при правильном использовании ИИ ситуация может стать намного интереснее. Для системы искусственного интеллекта то же самое видео может превратиться в речь для расшифровки, лица и объекты для распознавания, сцены для классификации, темы для определения, эмоции для оценки, временные метки для организации и текст для обобщения.

Иными словами, одно и то же видео можно полностью преобразить в нечто мощное и привлекательное. Интересно, как? Давайте разберемся в содержании.

Оглавление

● Почему мультимедийный контент становится доступным для чтения искусственным интеллектом?

● Что на самом деле происходит, когда ИИ обрабатывает видео?

● Почему преобразование файлов по-прежнему важно

● От аудио к интеллектуальным системам с возможностью поиска

● Там, где уже используется мультимедийный ИИ

● Проблема качества, которую ИИ не может игнорировать

● Почему мультимедийный контент становится понятным для искусственного интеллекта

Почему мультимедийный контент становится доступным для чтения искусственным интеллектом?

Долгое время бизнес-данные были удобны для обработки машинами; к таким данным относятся электронные таблицы, базы данных, формы и текстовые документы.

Видео и аудио были разными. Хотя двухчасовой вебинар мог содержать множество полезных идей, найти какой-то конкретный комментарий оказалось настоящей проблемой.

Вот тут-то и пригодится ИИ. В новостях об ИИ освещается этот более широкий сдвиг в сторону мультимедиа, где модели учитывают и объединяют различные формы информации, не обрабатывая каждую из них по отдельности.

Результат?

Формируется видеотека, функционирующая как база данных с возможностью поиска. Таким образом, можно запрашивать моменты, в которых клиент что-то упоминал, или извлекать диалоги. Внезапно видео начинает выполнять гораздо больше функций, чем просто храниться в памяти.

Что на самом деле происходит, когда ИИ обрабатывает видео?

В основе мультимедийного ИИ не лежит единая волшебная кнопка. Во многих рабочих процессах он включает в себя несколько этапов.

Можно сказать, что ИИ не просто смотрит видео, а делает заметки, анализирует ключевые моменты, а затем систематизирует и систематизирует всю информацию. Именно так ИИ превращает что-то забытое в нечто очень полезное и важное.

Почему преобразование файлов по-прежнему важно в рабочем процессе с использованием ИИ

Подготовка данных, которые могут быть использованы инструментами искусственного интеллекта

Хотя модели ИИ могут быть сложными, они по-прежнему зависят от входных данных, которые они могут надежно обрабатывать. Например, представьте, что у маркетинговой команды есть видеозапись интервью в формате MP4. Проблема в том, что для расшифровки им нужна только устная речь.

Таким образом, вместо того чтобы пропускать все видео через каждый инструмент искусственного интеллекта, они могут сначала преобразовать файл в формат, необходимый для следующего шага. Это делает рабочий процесс более чистым, быстрым и эффективным.

Преобразование видеоконтента в аудио, готовое для использования с искусственным интеллектом.

Выполнение всех преобразований удобно только при использовании надежных инструментов, таких как Convertio. Он преобразует файлы в формат, подходящий для конкретного приложения искусственного интеллекта. Например, преобразование файла MP4 в аудиофайл WAV удаляет видеочасть.

Затем программа создает высококачественный аудиофайл, который можно использовать для распознавания или анализа речи. Более того, Convertio помогает, позволяя конвертировать медиафайлы в формат, необходимый для следующего инструмента в рабочем процессе ИИ.

Эта функция помогает команде подготовить поля для транскрипции, анализа или повторного использования. Аналогично, рабочий процесс, требующий несжатого звука, может использовать преобразование mp4 в wav для извлечения звуковой дорожки видео в виде файла WAV для последующей обработки речи.

Речь идёт не только о преобразовании файлов путём изменения расширений. Речь идёт о подготовке правильных данных для правильных задач.

Почему совместимость файлов важна для производительности ИИ?

Важная техническая деталь заключается в том, что различные сервисы искусственного интеллекта поддерживают разные форматы и конфигурации входных данных.

Например, текущий API OpenAI для транскрипции аудио поддерживает несколько аудио- и медиаформатов, включая MP3, MP4, M4A, WAV, FLAC и WebM. Документация по API OpenAI для аудио.

Кроме того, Google Cloud также рекомендует использовать аудиоформаты без потерь, такие как FLAC или LINEAR16. Это удобно для распознавания речи, и отмечается, что качество звука может влиять на результаты. Рекомендации Google Cloud по преобразованию речи в текст.

В заключение можно сказать, что не стоит просто спрашивать: «Что может сделать модель ИИ с вашим контентом?», а нужно задаваться вопросом, предоставляете ли вы правильные входные данные.

От аудио к интеллектуальным системам с возможностью поиска

После прохождения этапа извлечения и транскрипции речи все становится намного проще и менее стрессовым.

Транскрипт может быть:

● Сведено в ключевые пункты;

● переведено на другой язык;

● Разделено по говорящему;

● осуществлялся поиск по конкретным терминам;

● преобразовано в субтитры;

● Проанализировано на предмет повторяющихся тем;

● переработаны в статьи, заметки или контент для социальных сетей.

Возьмем, к примеру, компанию, у которой есть 500 записанных интервью с клиентами. Разве не было бы ужасно утомительно пересматривать все это заново?

Хорошо разработанный конвейер обработки данных на основе ИИ мог бы, вместо этого, преобразовывать записи в стенограммы, выявлять распространенные жалобы, группировать схожие темы и находить моменты, когда клиенты обсуждают ту или иную функцию.

Там, где мультимедийный ИИ уже используется

В сфере медиапроизводства системы искусственного интеллекта способны глубоко анализировать видеоматериалы, генерировать к ним титры, создавать аннотации и даже воспроизводить аудио, соответствующее визуальному ряду.

Ранее издание Artificial Intelligence News рассматривало систему Hunyuan Video-Foley от Tencent, которая генерирует синхронизированный звук на основе видеоконтента.

К другим практическим применениям относятся:

● Совещания: преобразование записей в заметки с возможностью поиска и пункты плана действий.

● Образование: составление стенограмм, резюме и учебных материалов на основе лекций.

● Обслуживание клиентов: анализ зафиксированных взаимодействий в больших масштабах.

● Медиаархивы: автоматическое добавление тегов к большим библиотекам видеоматериалов.

● Создание контента: преобразование длинных видеороликов в стенограммы, фрагменты, субтитры и статьи.

● Доступность: создание субтитров и альтернативных форматов контента.

Проблема качества, которую ИИ не может игнорировать.

Необходимо понимать, что результат полностью зависит от входных данных. Если присутствует слишком много фонового шума, голоса говорящих накладываются друг на друга или качество записи низкое, распознавание речи становится довольно сложным.

То же самое касается и визуальных эффектов. Если запись очень размыта или освещение плохое, результаты могут быть неудовлетворительными. Это означает, что будущее мультимедийного ИИ заключается не только в создании более интеллектуальных моделей. Оно также заключается в создании более эффективных конвейеров обработки данных вокруг этих моделей.

Качественная предварительная обработка может включать в себя:

1. выбор подходящего формата файла.
2. извлечение только необходимых данных.
3. сохранение полезного качества звука или изображения.
4. Проверка конфиденциальности и разрешений.
5. Проверка результатов, сгенерированных ИИ, перед их использованием.

Заключение

В конечном счете, сегодня ИИ превращает пассивный контент в более ценные данные. Однако успех любого рабочего процесса во многом зависит от получения правильных данных, качественных результатов и подходящих форматов.

По мере дальнейшего развития ИИ будущее будет заключаться не просто в хранении контента. Ожидается, что оно будет в большей степени связано с хранением большего объема контента и извлечением большей ценности из каждого создаваемого файла.

Источник: www.artificialintelligence-news.com