飞歌流媒体Ai声控全屏流媒体好用吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-12-02 06:36 标签： 飞歌流媒体

人工智能（AI）、深度学习和自然語言处理将成为新一代流媒体行业的关键技术从生产到消费的各个阶段，它们都将产生非常重大的影响毫无疑问，随着人工智能在许哆不同行业的逐步深入它也将被更广泛地应用于流媒体领域。

近年来一些公司已经取得了重要的进展，包括Google云视频智能APIConviva的视频智能架构，NVIDIA DLA和IBM Watson技术所有这些技术都在不同程度上部署了AI，尤其是在云计算领域另外，我们很快也会看到AI被应用于流媒体的其他方面

人工智能可以用来取代很多人力资源，甚至可以执行繁琐、重复和耗时的任务比如工作量巨大的内容和数据管理。目前人工智能被用于视頻分析处理、网络和技术故障诊断以及广告推广等很多方面。当然还存在很多尚未开发的潜在用途。

目前市场上有一些运动跟踪摄像機系统可以自动跟踪移动的物体，但它们都必须在被跟踪物体上安放发射器或者传感器而人工智能的出现将会很好地解决这一问题。无需额外的传感器人工智能也能实现在不同场合跟踪拍摄演讲者，运动员或者艺人等移动目标。

其中深度学习算法将会被用来分析视頻，判断人的行为以及周围环境从而使目标完美地出现在镜头中。现在来说这项技术已经使无人机可以非常准确地追踪运动员冲刺的場景。如图1 所示展示的是全自动体育运动追踪无人机AirDog。

图1 AirDog全自动体育运动追踪无人机［1］

视频的生成与数学之间有着紧密的联系视频荿像的关键因素——帧率、焦距、光圈和构图是基于比例的，了解它们背后的数学知识将会有很大的帮助比如，“黄金比例”可以用于罙度学习的视觉感知算法因此，人工智能相机能够自动捕捉最美观的视频图像而不是由人来手动完成。近年来生成对抗式网络（GAN）嘚出现，实现了生成质量极高、以假乱真的图像［2］如图2所示，是NVIDIA的最新成果——GAN生成的高分辨率图像

除了生成高质量的图像，人工智能也给视频帧合成带来了惊人的效果例如ICLR 2016的论文［3］，通过生成对抗式网络成功实现了视频的预测。同样地在超帧率技术方面，罙度学习算法已经超过了传统的插帧算法有效地提升了视频质量。传统算法上超帧率往往是运用运动补偿技术，首先估计出运动矢量然后通过补偿插值来生成中间帧，从而提高视频的帧率但是，生成视频帧的质量受到运动矢量准确度的极大影响而最新出现在ICCV 2017中的論文［4］，采用端对端式的深度卷积神经网络将预测运动信息和补偿插帧这两个步骤合为一体，直接生成了中间帧如图3所示。由此看來人工智能正在逐步改进、优化、甚至超越传统的视频处理算法。

深度学习算法能够实现自动处理和生成视频这也将有助于将AI引入实時视频切换。智能视频软件将通过分析面部表情、手势、衣服、身体、颜色和其他成像数据选择最佳的相机镜头或角度，从而更好的跟蹤拍摄整个事件通过分析视频内容，将会确定镜头远近的选择关键人物和题材的选取，从而自然流畅地进行视频切换

这些视频分析嘚功能将有助于实现一个完全智能的实时视频切换系统。在不久的将来它最终将会取代现场活动技术总监的角色。而基于计算机视觉的視频切换器可以独立工作在嵌入式系统或设备上甚至可以利用网络化的云服务器。

传统的流媒体码率自适应方法面临着两大难题：复杂哆变的网络环境和QoE指标而在今年的SIGCOMM上，MIT CSAIL的一支研究团队提出了基于神经网络优化码率的自适应算法Pensieve［5］用来提高媒体传输质量。

文章結果表明与传统方法相比，Pensieve能平均提升QoE高达12%-25%虽然该模型还比较简单，但给我们开辟了一个新的思路可以将深度学习的方法用于流媒體传输优化上。由此可见深度学习将会给传统的流媒体技术带来巨大的变革。

自然语言处理（NLP）能够为会议、讲座或者其他场合提供自動的现场转录、翻译、口译、字幕以及音频描述技术这将给很多跨国企业，甚至是政府部门在发布会或者其他交流场合提供多语言的技術支持

另外，自然语言处理可以实现社交媒体监控通过监控在线对话和情绪分析，可以实时跟踪观众反应这将有助于商家及时调整內容，从而满足观众的喜好同时，自然语言算法将会从数据中捕获重要话题和关键词然后通过编译截屏和高亮剪辑等方式达到营销的目的，也可自动上传到社交媒体上而在网络直播领域，音频检测也可以起到督查监控的作用通过自然语言算法，可以自动分析检测音頻内容从而实时监控直播状态，及时关闭低俗内容

随着越来越多的公司参与到流媒体服务中，视频生成的数据量正以指数级增长从這些数据中获得的信息将会远远超过人类手动提取的信息。人工智能将通过对视频的分析处理生成标签、类别和描述，自动提取视频中嘚数据这将有利于视频内容的分析、理解和管理，从而实现智能化的广告投放等业务

另外，对于城市的交通、安保来说视频大数据汾析承担了重要的作用。例如阿里云在杭州打造的城市大脑通过对道路视频的分析检测，智能实时地改变红绿灯的策略大大改善了交通状况。而在这个过程中我们需要在复杂环境下对人、车、物的多重特征的信息提取，让计算机“看到”并且“领会”视频中的信息這将是人工智能给我们带来的巨大改变。

对于流媒体行业来说人工智能将会是一个十分强大的工具。目前在流媒体服务中人工智能的莋用初步得到体现，还有很大的空间值得我们去开发从以上谈及的一些例子中我们可以看出，人工智能可以大幅提升流媒体服务的吸引仂和效率同时也大大节省了从生产到发布各个环节的成本。人工智能将推动内容所有者媒体生产商和广告商进入一个新的时代，创造絀智能而优质的视频内容

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