人工智能技术在课程视频制作中的应用

【摘要】随着国家对教师的素质要求的提高，精品课、微课的评比越来越受到教师们的重视。本文介绍了人工智能技术在课程视频制作过程中的结构及流程，以及所使用的主要技术和算法。

【关键词】人工智能技术 视频制作 算法

【中图分类号】G71 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2018）07-0230-01

引言

随着国家对教育事业的重视程度的逐年提升，因此很多地区和院校将精品课、微课评比作为教师业务能力和素质考核的中的一项重要指标，因此很多教师对于精品课竞赛的参加抱有极大的参与热情。

目前的精品课、微课评比多数情况下是采用讲课视频的形式进行评比，因此课程视频的制作水平显得极为重要。由于视频制作对于专业水平要求极高而且极其耗时，对于一些非专业的教师来说，想要在短时间内掌握视频制作技术绝非易事。

通过人工智能技术可以最大化的按照使用者的意图进行操作，进而大幅度的减少人工操作。因此，人工智能能够帮助一些非专业的教师在尽可能短的时间内制作出精美且符合个性化需求的讲课视频。

1.人工智能技术在视频制作中的总体流程

在整个视频制作过程中，按照模块化主要分为视频采集、视频分析、视频编辑、用户修改和生成视频五大步骤。

为了能够使得在视频制作中的人工智能化得以提升，该案例/素材库更新方式为本地更新和网络更新两种方式。在视频分析过程中，案例/素材库主要为其提供案例支持，使得在视频分析过程中能够在现有案例的参考下将原视频进行更为合理的分析和布局，为下一步视频编辑工作做好充足准备。在视频编辑过程中，案例/素材库主要为其提供素材支持，为整个视频提供各种相应的素材。

用户修改部分也是整个视频制作中的重要部分，主要是为了来弥补人工智能处理过程中的一些不足之处，同时还可以方便一些个性化需求较高的用户进行进一步的修改与完善。

2.视频分析模块的设计

视频分析首先将原始视频和案例库中的相关案例进行匹配，此类匹配仅仅是相似度匹配，如果匹配度高会进入下一步继续分析；如果匹配度低会返回案例库，此时案例库将从互联网中寻找相应的案例拿来进行再次匹配。

在经过视频分析过程后，最终将生成一个视频预处理框架。在生成的框架中，会根据视频中各个时段的各类的分析结果进行各类素材的放置区域（字幕、影音、动画等素材）进行分别标记和划分，防止在视频编辑过程中出现素材放置错位情况的发生。

3.视频编辑模块的设计

由于在此之前视频分析模块已经生成了一个视频框架，在此视频编辑模块当中主要的工作便是按照视频框架所提供的各类素材放置区域中进行添加相应的素材。在所有素材添加完毕之后，生成一个可供用户修改的预处理视频，提供给用户进行进一步的人工修改工作。

4.主要技术

CBR（Case-Based Reasoning）推理机制是人工智能化视频制作当中的主要技术，该推理过程就是在视频制作中遇到问题时，首先在案例/素材库中检索与之最相似的案例/素材，并对其进行修正，修正后的结果即为该问题的解决方案，并将其存入案例/素材库中。这样既可以缩短推理时间，还能够对新的案例进行学习，将新的案例存入到案例/素材库中以达到学习的目的。

5.相关算法

计算案例/素材之间的相似度是选择相关案例和素材的关键所在，因为ANN算法具有很好的记忆、快捷等优点，通过ANN算法与CBR相结合，通过ANN来计算案例/素材的相似度。

采用sigmoid函数为激活函数：

式中si表示某节点的全部输入加权和，Oi为该节点的输出。

采用最小均方差LMS方法来训练网络的权值：

式中η为学习率，取值范围为0.01～1之间，按照输出相似度的值就可以检索出相似度最高的案例。

6.結语

人工智能技术是人类科技史上的一次重大飞跃，不仅仅可以改善人们的生产和生活水准，还可以为教育、科研方面人员提供大幅度的便利。随着教育现代化水平的提高，各个学科的融合度也在逐步加强，人工智能技术的出现可以很大程度的来弥补相关专业人员在其他领域的短板，最大程度为其工作提供帮助和技术支持。

参考文献：

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作者简介：

杨闱元，男，汉族，沈阳汽车工业学院讲师。