人工智能技術(shù)在短視頻自動剪輯中的應(yīng)用研究

人工智能技術(shù)在深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域不斷進(jìn)步，為短視頻內(nèi)容的生產(chǎn)與傳播帶來了全新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。短視頻作為一種集創(chuàng)意性、娛樂性和信息傳播功能于一體的多媒體形式，已經(jīng)成為當(dāng)今社會重要的內(nèi)容載體，廣泛應(yīng)用于娛樂、教育、新聞、營銷等領(lǐng)域。

一、自動剪輯系統(tǒng)的基本概念

自動剪輯系統(tǒng)是指利用計(jì)算機(jī)算法和人工智能技術(shù)對視頻素材進(jìn)行自動化處理，從而生成符合特定需求的視頻內(nèi)容。該技術(shù)使視頻創(chuàng)作者無須手動執(zhí)行煩瑣的剪輯操作，能夠根據(jù)視頻的內(nèi)容、結(jié)構(gòu)進(jìn)行智能分析處理，自動完成視頻的編輯與組接。自動剪輯系統(tǒng)主要依托圖像識別、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù)，通過對視頻中的鏡頭、場景和音頻信息的識別與分析，篩選最具表現(xiàn)力和信息量的片段，并進(jìn)行合理組合。自動剪輯系統(tǒng)會根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則和目標(biāo)，如視頻時長、節(jié)奏、主題內(nèi)容等，自動優(yōu)化鏡頭切換、場景轉(zhuǎn)換和音效配合，以確保生成的剪輯內(nèi)容既符合創(chuàng)作自標(biāo)，又兼具高

效性與觀賞性[1][2]

二、傳統(tǒng)剪輯與自動剪輯的對比

傳統(tǒng)剪輯依賴人工操作，剪輯師需要手動篩選鏡頭、調(diào)整節(jié)奏并設(shè)置過渡轉(zhuǎn)場效果。這一過程不僅耗時耗力，而且容易受限于剪輯師的經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)意能力，存在較強(qiáng)的主觀性。此外，在短時視頻創(chuàng)作領(lǐng)域，面對海量素材，傳統(tǒng)剪輯方式需要逐一篩選和處理，導(dǎo)致剪輯效率低下，生產(chǎn)周期長，往往無法滿足快速更新和高頻發(fā)布的需求[3]。相比之下，自動剪輯系統(tǒng)通過人工智能算法對視頻內(nèi)容進(jìn)行自動化分析處理，且能夠根據(jù)設(shè)定的算法與規(guī)則快速完成海量素材的篩選和優(yōu)化，提高剪輯效率，降低時間成本。自動剪輯系統(tǒng)通過圖像識別、語音分析等方法，能夠?qū)σ曨l中的元素進(jìn)行精準(zhǔn)識別，還能根據(jù)用戶需求進(jìn)行個性化內(nèi)容推薦和自動調(diào)整。

三、人工智能在短視頻剪輯中的應(yīng)用

（一）自然語言處理技術(shù)

自然語言處理（NLP）技術(shù)使自動剪輯系統(tǒng)能夠解析和理解視頻中的語音及文本內(nèi)容，并提取關(guān)鍵信息，例如，主題、情感傾向和具體事件。這些信息是自動剪輯決策過程中不可或缺的因素。通過應(yīng)用語義分析、情感分析和實(shí)體識別等技術(shù)，NLP能夠?qū)σ曨l內(nèi)容進(jìn)行深度解析，為后續(xù)的剪輯工作提供決策支持。例如，情感分析技術(shù)可識別視頻段落中的人物情緒波動，為內(nèi)容取舍提供依據(jù)。此外，NLP還能將視頻中的語音轉(zhuǎn)化為文本，使視頻內(nèi)容更易于被搜索引擎檢索和分析。通過結(jié)合語音識別和文本分析，自動剪輯系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地標(biāo)注視頻中的關(guān)鍵詞和短語。這些標(biāo)注對于視頻的分類、索引和檢索非常有幫助。同時，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的NLP顯著提升了處理自然語言復(fù)雜性和多樣性的能力，能夠更好地處理各種方言、行業(yè)術(shù)語和非結(jié)構(gòu)化的語言表達(dá)，提高了自動剪輯系統(tǒng)的智能性和適用性。

（二）計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)通過模擬人類視覺系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對視頻內(nèi)容的自動識別、分析與處理。該技術(shù)主要基于圖像識別、對象檢測、場景理解等多領(lǐng)域的算法，并融合深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來增強(qiáng)處理效果和精確度。具體而言，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能夠?qū)σ曨l幀深入分析，識別視頻中的關(guān)鍵元素，如人物、物體、文本及動態(tài)變化情況，這些對于視頻剪輯的決策過程至關(guān)重要。例如，在自動剪輯短視頻時，通過對象追蹤和行為分析技術(shù)，自動剪輯系統(tǒng)可以自動識別、追蹤視瀕中的主要行為主體，根據(jù)其在視頻中的活動強(qiáng)度和持續(xù)時間來優(yōu)化剪輯點(diǎn)位。此外，場景分割技術(shù)可以有效地將視頻分割成多個場景單元，每個單元表示一個連貫的活動或背景，這樣的技術(shù)應(yīng)用使得視頻的敘事更加清晰和連貫。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)還能通過色彩分析來評估畫面的視覺吸引力和情感調(diào)性，為短視頻的剪輯提供連貫性的編輯建議。更進(jìn)一步，利用模式識別和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，自動剪輯系統(tǒng)可以從以往成功的剪輯視頻中學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化剪輯策略和輸出質(zhì)量。

（三）機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法能夠從大量數(shù)據(jù)中自動識別模式和特征，用于視頻內(nèi)容的分析處理。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法被廣泛用于視瀕分割、場景識別和內(nèi)容標(biāo)注等任務(wù)，從而支持更精細(xì)和動態(tài)的視頻剪輯決策。特別是深度學(xué)習(xí)，它通過構(gòu)建多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠處理和解析高度復(fù)雜的視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像和視頻幀的視覺內(nèi)容分析中特別有效；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和其變種長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）則在處理視頻中的時序信息方面表現(xiàn)出色。這些深度學(xué)習(xí)模型可以綜合利用視頻的視覺、音頻和文本信息，自動識別視頻中的關(guān)鍵事件和情感波動，為剪輯點(diǎn)的選擇提供科學(xué)依據(jù)。此外，通過訓(xùn)練這些模型識別和模擬專業(yè)編輯的剪輯風(fēng)格，自動剪輯系統(tǒng)能夠生成與人類編輯水平相媲美的視頻內(nèi)容。而且，隨著“遷移學(xué)習(xí)”和“元學(xué)習(xí)”等前沿技術(shù)的應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)模型在視頻剪輯中的適用性和效率得到了進(jìn)一步提升，使得系統(tǒng)能夠在標(biāo)注數(shù)據(jù)較少的情況下快速適應(yīng)新的剪輯任務(wù)和內(nèi)容類型[4]。

（四）自動選擇最佳鏡頭

自動選擇最佳鏡頭是短視頻自動剪輯系統(tǒng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，旨在通過人工智能算法對視頻素材進(jìn)行智能化篩選，選擇最具表現(xiàn)力、最符合敘事需求的鏡頭，以提升視頻的質(zhì)量和觀賞性。為了實(shí)現(xiàn)最佳鏡頭的自動選擇，自動剪輯系統(tǒng)通常結(jié)合多種視覺和音頻特征，如鏡頭的構(gòu)圖、人物面部表情、鏡頭運(yùn)動、場景變化、音頻情感和節(jié)奏等信息，進(jìn)行綜合分析與優(yōu)化。圖像識別技術(shù)通過對視頻幀中各類視覺元素的自動識別與分類，能夠評估每個鏡頭的重要性與情感表達(dá)，從而確定其在整個視頻中的地位。例如，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對每一幀進(jìn)行深度特征提取，系統(tǒng)能夠識別圖像中的關(guān)鍵物體、人物、動作及場景轉(zhuǎn)變等信息，并根據(jù)這些特征進(jìn)行鏡頭價值評分，篩選最具表現(xiàn)力的片段。音頻分析技術(shù)通過對背景音樂、對白、環(huán)境聲音等音頻信息的處理，增強(qiáng)鏡頭選擇的精準(zhǔn)性[5]。

（五）內(nèi)容推薦與個性化剪輯

隨著短視頻平臺的快速發(fā)展，個性化剪輯已成為提高用戶黏性和滿意度的重要手段。該技術(shù)主要依托于大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)等技術(shù)，結(jié)合用戶的歷史觀看行為、互動數(shù)據(jù)及個人興趣偏好，對視頻內(nèi)容進(jìn)行智能化篩選和剪輯。通過用戶畫像的構(gòu)建，自動剪輯系統(tǒng)能夠預(yù)測用戶偏好的內(nèi)容類型、時長、風(fēng)格等，從而實(shí)現(xiàn)個性化的視頻內(nèi)容推薦和自動剪輯。在內(nèi)容推薦方面，深度學(xué)習(xí)算法通過對大量視頻數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠識別視頻中的關(guān)鍵元素，如場景變化、人物情感、話題內(nèi)容等，并結(jié)合用戶的觀看歷史，利用協(xié)同過濾、矩陣分解等推薦算法，將符合用戶興趣的內(nèi)容推送到前端。在個性化剪輯中，人工智能系統(tǒng)根據(jù)用戶的需求和視頻的特性，自動調(diào)整視頻的鏡頭、節(jié)奏和敘事結(jié)構(gòu)，形成符合用戶審美和情感需求的定制化內(nèi)容。

四、結(jié)語

綜上所述，基于人工智能的短視頻自動剪輯系統(tǒng)正在深刻改變視頻創(chuàng)作和傳播的方式。通過圖像識別、自然語言處理、自動剪輯與場景切換、最佳鏡頭選擇、內(nèi)容推薦及個性化剪輯等關(guān)鍵技術(shù)，人工智能在短視頻制作過程中發(fā)揮著越來越重要的作用。這些技術(shù)的協(xié)同應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了對短視頻內(nèi)容的多維度分析處理，且通過智能化的剪輯策略，使短視頻內(nèi)容實(shí)現(xiàn)高效率輸出。

參考文獻(xiàn)：

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[2]龔思同，范可，李忻宸.羽毛球視頻自動剪輯技術(shù)研究[J].軟件，2023，44（03）：119-121.

[3]蔡佩邑.字節(jié)跳動Tada短視頻編輯協(xié)作工具設(shè)計(jì)與實(shí)踐[D].湖南大學(xué)，2022.

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[5]魯雨佳，陳實(shí)，帥世輝，等．基于剪輯元素屬性約束的可計(jì)算產(chǎn)品展示視頻自動剪輯框架[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)，2020，32（07）：1101-1110.

（作者汪萍系江西廣播電視臺北京節(jié)目制作營銷部副主任，高級工程師；作者范永紅系江西廣播電視臺公共農(nóng)業(yè)頻道副總監(jiān)，教授級高級工程師）

責(zé)任編輯：王艷