人工智能技術在電視制播中的應用

馬 蘭

（鹽城市廣播電視臺播出中心，江蘇 鹽城 224005）

0 引言

隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已經融入各行各業(yè)，極大地改變了人們的日常生活。電視制播是其中的一個重要領域。人工智能技術不僅提升了電視節(jié)目制作的效率，而且增強了觀眾的觀看體驗。然而，利用人工智能技術進行電視制播仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。本文對人工智能技術的發(fā)展現(xiàn)狀及其在電視制播中的應用做出全面的闡述，揭示人工智能技術在電視制播中所面臨的問題以及可能的解決方案，旨在為業(yè)界研究者和從業(yè)者提供有價值的參考。期待在未來，相關主體能更好地利用這項前沿技術，推動電視制播業(yè)的持續(xù)發(fā)展。

1 人工智能技術概述

1.1 人工智能技術的發(fā)展及其現(xiàn)狀

人工智能的發(fā)展歷程可追溯到20世紀40年代，當時有研究者開始構思并實現(xiàn)計算機化的智能理論方法。到了20 世紀80 年代，專家系統(tǒng)等起源于符號主義AI 的方法迎來高峰。進入新世紀，隨著大數(shù)據(jù)的興起和計算能力的提升，神經網絡方法開始快速發(fā)展，特別是深度學習方法的突破，使AI 進入了一個新的階段。至今，AI 已被廣泛應用到語音識別、圖像處理、自動駕駛及推薦系統(tǒng)等各類場景中。當代AI 技術正在聚焦自主學習、自適應以及更強的推理能力等研究。盡管AI 在各方面取得了長足的進展，但仍面臨許多挑戰(zhàn)，包括如何理解復雜的人類語言、如何實現(xiàn)真正的自我學習等[1]。

1.2 人工智能技術的分類與特點

人工智能技術可以分為符號主義（Symbolism）和連接主義（Connectionism）兩大類。符號主義以規(guī)則和邏輯為重點，致力于建立精確的計算模型，如專家系統(tǒng)，依賴預先定義好的規(guī)則，用于解決具有明確定義的問題。象棋等策略游戲就是其中的典型應用[2]。連接主義以神經網絡和深度學習為代表，側重于學習和歸納，通過大量數(shù)據(jù)的學習訓練，形成模型并進行預測和決策，如語音識別、圖像識別和自然語言處理等。這兩類人工智能技術各有特點。符號主義強調邏輯推理、規(guī)則明確，適合處理結構化數(shù)據(jù)，但對于模糊問題解決和非結構化數(shù)據(jù)處理欠佳。連接主義則強調大數(shù)據(jù)學習、模式識別，處理非結構化數(shù)據(jù)能力強，但需要大量的數(shù)據(jù)和強大的計算能力，且模型內部機制通常難于理解和解釋。

2 電視制播的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

2.1 電視制播的基本流程

電視制播的基本流程主要包括以下步驟。第一，創(chuàng)意策劃。圍繞主題進行詳盡的研究，構建基礎故事框架和節(jié)目結構，并確定目標觀眾群體。第二，預制作。根據(jù)創(chuàng)意策劃結果，編制拍攝腳本，進行選角、分鏡頭設計、道具準備及景點勘察等工作。第三，攝制。按照腳本和分鏡頭表進行拍攝。此階段，導演、演員和攝影團隊的表現(xiàn)至關重要。第四，后期制作。攝制完成后，對拍攝的素材進行剪輯，調整色彩，添加特效，配樂、配音等，將分段的影片串聯(lián)起來，形成連貫完整的故事。第五，播出和分發(fā)。完成后期制作，將節(jié)目進行上播，通過電視臺、互聯(lián)網平臺等向觀眾發(fā)布，讓觀眾觀看[3]。

2.2 當前電視制播存在的問題

當前電視制播中存在的主要問題如下。第一，創(chuàng)作質量挑戰(zhàn)。在當前的媒體環(huán)境下，電視制播過程中的創(chuàng)作需要更高的獨特性，以吸引和保持觀眾。然而，高質量內容的創(chuàng)作需要的是大量的資源和時間，這在很大程度上挑戰(zhàn)了電視行業(yè)。第二，技術更新和人才不足。新的技術如4K、8K、高動態(tài)范圍（High Dynamic Range，HDR）等的應用，對硬件設備和技術人員的知識技能提出了更高的要求，使得電視制播的硬件更新和人才培養(yǎng)成為一大挑戰(zhàn)。第三，觀眾需求分化。隨著網絡技術和新媒體的興起，觀眾的需求日趨多元，個性化需求增強。傳統(tǒng)電視制播模式已難以滿足觀眾的觀看體驗。第四，數(shù)據(jù)分析不足。當前制播中對于觀眾反饋和數(shù)據(jù)利用的不足，使得節(jié)目修改和優(yōu)化缺乏及時有效的依據(jù)[4]。

3 人工智能在電視制播中的應用

3.1 在電視內容創(chuàng)作中的應用

人工智能正在電視內容創(chuàng)作中發(fā)揮越來越重要的作用。在智能剪輯方面，AI 可以自動識別和選擇畫面中的主要元素，幫助編輯人員快速定位片段，進行剪輯，同時通過學習評估觀眾對不同視覺效果的反應，實現(xiàn)更吸引人的視覺呈現(xiàn)。例如，通過AI 技術開發(fā)出自動分析和剪輯電影預告片的工具。在生成字幕、語音識別和翻譯方面，AI 也表現(xiàn)出較高的技術成熟度和應用價值。使用人工智能技術的語音識別功能，能夠準確識別出臺詞并自動生成字幕，大大提高了制作效率。對外語片段的自動譯制也成為可能，消除了語言差異帶來的觀看障礙。以中央廣播電視總臺技術局聯(lián)合中科大洋、科大訊飛共同開發(fā)的智能語音轉寫系統(tǒng)為例，運用先進的深度學習技術，能夠將電視節(jié)目中的語音內容實時轉化為文本。比如在新聞報道、訪談節(jié)目等中，系統(tǒng)可以自動識別出人物的發(fā)言并生成字幕。系統(tǒng)的特點之一是能夠準確地識別多種方言和口音，甚至在嘈雜的環(huán)境中，也能從中提取出關鍵信息。該系統(tǒng)基于自主學習能力，在使用中持續(xù)進行數(shù)據(jù)訓練和模型優(yōu)化，提升識別精度。智能語音轉寫系統(tǒng)被廣泛應用于全國兩會、冬奧會等新聞采訪活動中[5]。

3.2 在電視自動化生產中的應用

人工智能在電視自動化生產中的應用主要涵蓋了攝像、導播、內容生成以及排版等方面。在攝像方面，用AI 控制的機器人攝像機可以根據(jù)預設的程序進行自主拍攝。例如，AI 識別特定的人臉、動作或者聲音，并據(jù)此自主調整焦距和拍攝角度。在導播方面，AI 根據(jù)預設規(guī)則或者通過學習過去的導播記錄，自動切換鏡頭，插入特定的畫面，實現(xiàn)一定程度的自動化導播。在內容生成方面，AI 根據(jù)給定的主題，自動創(chuàng)作出一部分新聞報道，或者是編寫劇本。在排版方面，AI 根據(jù)節(jié)目內容進行智能排版，包括字幕添加、畫面布局以及特效添加等。以浙江廣播電視集團聯(lián)合杭州聯(lián)匯科技股份有限公司開發(fā)的媒體新聞大數(shù)據(jù)智能輔助選題策劃、制作準備、發(fā)布分析系統(tǒng)為例，在選題策劃階段，該系統(tǒng)通過全網信息實時監(jiān)控與采集，運用人工智能技術對大量網絡數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析，快速捕捉社會熱點、突發(fā)事件或者用戶關注度高的信息，為新聞選題提供有力參考。在制作準備階段，系統(tǒng)根據(jù)選定的主題，自動搜索和整理相關的資料，為報道提供更準確、更豐富的背景信息，大大縮短了制作準備時間。在發(fā)布分析階段，系統(tǒng)全面監(jiān)控報道發(fā)布后的傳播效果，通過大數(shù)據(jù)分析揭示報道的社會影響，觀眾反饋中的積極與否，從而為后續(xù)報道提供改進的依據(jù)。系統(tǒng)應用有效提高了新聞制作的效率和質量，有助于新聞機構在海量信息趨勢下快速把握社會熱點，提供有價值的新聞內容[6]。

3.3 在電視視頻修復中的應用

人工智能在電視視頻修復中的應用主要集中在畫質提升、色彩修復及老照片修復等方面。在畫質提升方面，AI 用于視頻降噪，去除或者修復視頻中的各種干擾，比如運動模糊、信號損壞等。AI 還可用于視頻超分辨率技術，將低分辨率視頻提升到高清或者超清水平，使圖像更清晰。在色彩修復方面，AI 技術應用自動修復視頻中的色彩偏差，提升視頻的色彩層次和飽和度，使圖像色彩更自然、更生動。在老照片修復方面，AI 自動修復老照片中的磨損、裂痕、顏色褪色等問題，讓老照片恢復原有的生動細節(jié)。以華數(shù)傳媒網絡有限公司聯(lián)合阿里巴巴達摩院城市大腦實驗室開發(fā)的AI 超高清畫質重生系統(tǒng)項目為例，系統(tǒng)采用深度學習方法，將標清、高清等低分辨視頻升級到超高清視頻。AI 模型會學習到從低分辨率到高分辨率的映射關系，用這個關系對低分辨率的圖像進行重建，補全缺失的細節(jié)，從而實現(xiàn)清晰度的提升。該系統(tǒng)中的AI 算法自動檢測和修復視頻中的各種問題，如色彩偏差、過曝或欠曝、圖像噪聲等，使畫質達到更好的視覺效果。

3.4 在電視分析推薦中的應用

人工智能在電視分析推薦中的應用已經在逐漸完善。通過人工智能技術，從用戶的歷史觀看記錄、搜索記錄及點評等海量數(shù)據(jù)中提取有用的信息，學習用戶的偏好，從而進行個性化推薦。這種推薦不僅僅基于內容類型或者類別，還基于深度內容分析，如劇情、主題及人物特征等。人工智能對觀眾的觀看行為進行深度分析，比如在什么時候，看什么類型的節(jié)目，停留時間長短等行為模式，更精準地推送相關內容，并優(yōu)化節(jié)目推薦。人工智能還可以預測熱門趨勢，提前布局，以滿足觀眾可能的需求，如同類型、同主題的節(jié)目可以成為預測的依據(jù)。以央廣傳媒集團有限公司聯(lián)合銀河互聯(lián)網電視有限公司開發(fā)的銀河互聯(lián)網電視大數(shù)據(jù)智能實時推薦系統(tǒng)為例，利用人工智能技術，通過對海量用戶行為數(shù)據(jù)的實時分析，比如用戶的觀看記錄、搜索歷史及訪問時長等信息，精準描繪出用戶的個性化特征和觀看習慣?；谶@些信息，系統(tǒng)可以實時提供最符合觀眾口味的節(jié)目推薦。通過對各種數(shù)據(jù)的深度分析，該系統(tǒng)還能預測出受歡迎程度高的電視節(jié)目類型或主題，為制作新節(jié)目提供決策支持。

4 結語

隨著技術的進步，AI 在電視制播中的應用正在不斷深化，提高了制作效率，提升了觀看體驗。然而，也應清楚地認識到挑戰(zhàn)和潛在的風險。AI 不具備人類的創(chuàng)造性，它只是工具，能提供幫助，增進理解。相關人員應把握機會，正確引導AI 的發(fā)展方向，利用AI 的力量，創(chuàng)造出更精彩的電視節(jié)目，讓觀眾在享受科技帶來的便利的同時，也能感受到人類智慧的無窮魅力。