人工智能与大数据在广播电视领域的应用分析

孙萌

【摘要】文章对人工智能与大数据之间的相互依存关系进行了简单说明，并从内部数据的挖掘、外部数据的挖掘这两方面入手，分析了广播电视领域中人工智能与大数据的主要应用场景。在此基础上，以多种形式应用的实现、广播电视监管平台的搭建、AI合成主播的实现为切入点，阐述了广播电视领域中人工智能与大数据的具体应用，旨在加速广播电视领域的转型升级。

【关键词】人工智能;大数据技术;广播电视媒体

中图分类号：G241                    文献标识码：A                    DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2021.20.077

现阶段，大数据技术、人工智能技术与人们的日常生活更加贴近，且在多个领域得到广泛应用，整体应用深入程度也表现出逐步提升的趋势。在广播电视领域中，大数据技术、人工智能技术的应用案例逐年增加，为广播电视领域的转型升级提供了先进技术支持。

1. 人工智能与大数据之间的相互依存关系分析

想要实现对人工智能与大数据之间关系的准确把握，就需要对大数据的基础本质进行着重明确，即多维度的、海量的以及多形式的。对于人工智能技术而言，其发展需要一个学习过程，而当前人工智能技术的迅速发展以及逐步深入应用，则依赖于大数据技术在近几年的长足发展。在各类型感应器与数据采集技术更新、发展的支持下，数据量呈现出爆发式增长的状态，同时，在某一领域（如广播电视领域）中，也拥有着更加细致、有深度的数据信息。而这些数据信息正是训练对应领域“智能”的基础条件。从这一角度来看，人工智能技术的发展与应用依赖于大数据技术的推广应用，两者总体表现出相互依存的紧密联系。

2. 广播电视领域中人工智能与大数据的主要应用场景分析

2.1 内部数据的挖掘

对于内部数据挖掘而言，其主要参考广播电视媒体自身生产情况，进行节目的属性归档以及数据整理，通常情况下，需要着重完成广播电视媒体内部所有音视频资料的归档整理，并以此为基础搭建起大数据库，为后续数据信息调用、人工智能系统的智能学习提供充足的内部数据支持。具体来说，就是对广播电视媒体中自产的节目数据实施统一保存，并实施整合分析，为节目后续的优化调整提供数据参考。以民生类节目数据为例，在整合该类型节目的相关数据信息时，需要着重分析全年内发布的群众关心热点问题数量与类别数据、受众对节目的任可程度数据等等，以此为基础制定出民生类节目后续制作与编辑的优化方案。

2.2 外部数据的挖掘

对于外部数据的挖掘而言，其主要对传统媒体、网络新闻媒体的收视率、问题反馈、节目与热点互动、流量、点击量等数据的挖掘，由此生成可靠性、真实性、说明性更强的结论，方便相关工作人员迅速、准确判断节目是否受到群众欢迎、节目是否存在进一步优化发展空间、节目的更新调整方向等等。大数据是广播电视媒体获取经济收益、实现盈利模式转型的基础保障，也能够为各类决策、节目内容评估与优化提供支持与指导，还可以达到促进广播电视媒体始终向着正确发展方向前进的效果。因此，从长远发展角度来看，在广播电视媒体中搭建起大数据库是必然选择。同时，出于对提升大数据挖掘与分析速度、可靠性的考量，配合大数据库构建起人工智能平台极为必要，确保相关工作人员能够在更短的时间内掌握更多高价值信息，从而生成更句科学性、合理性与可操作性的决策。

3. 广播电视领域中人工智能与大数据的具体应用探究

3.1 多种形式应用的实现

在当前的广播电视领域发展中，人工智能与大数据的应用主要有如下几种形式：

第一，为广播电视媒体组织内部的决策人员提供人工智能系统的平台支持，在该平台的支持下，广播电视媒体内部数据与外部数据进行深入挖掘与整合，传递至OA系统或者是BI系统中实现统一性管理、分析，为决策人员在更短的时间内形成合理决策提供充足的信息数据参考。第二，为广播电视媒体组织内部的采编人员提供智能助手的技术支持，在人工智能技术与大数据技术的支持下（一般为OA系统），相关人员可以更加快速、便捷的实现信息数据检索与提取，并对的观众热线等外部反馈信息实施智能汇总。第三，在新媒体客户端中人工智能系统的支持下，促使人工智能逐步渗透、深入融合至新闻受众的实际生活中，依托新媒体客户端，为受众及时、精准推送其感兴趣的新闻信息、重大新闻信息、热点事件等等。在此基础上，可以对受众对新媒体客户端的使用习惯、个性化关注点、反馈信息等迅速、全面发送至大数据库内，实施统一保存与分析，随后将其应用于人工智能的智能学习以及大数据的基础数据再整理，保证在后续为受众提供更好新闻信息推送服务。第四，依托外部系统人工智能与其他系统人工智能之间交互式学习的展开，能够达到持续提升系统本身智能化程度的效果。第五，在人工智能技术与大数据技术的支持下，广播电视行业中人工智能广告投放以及智慧化运行的展开成为现实。第六，对于人工智能而言，其可以实现对原有人工操作的替代，例如，新闻事件稿件的自动化撰写、自动化粗编、自动化运维等等。

3.2 广播电视监管平台的搭建

结合《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》中的内容能够了解到，人工智能、大数据已然渗透至更多行业的特定场景中。在这样的大背景下，在广播电视监管平台中引入人工智能技术、大数据技术具有极高的现实价值，并以此推动广播电视行业实现可持续发展。基于此，需要着重利用人工智能技术与大数据技术搭建起全媒体融合的广播电视监管平台。

对于该广播电视监管平台而言，可以将其细化为五个层次，包括展现层、应用层、业务层、数据采集成以及基础层。其中，在展现层中，主要包含着大屏展示、广播电视监测监管模块、指挥调度模块、新媒体监测监管模块、多画面监播监看模块。依托这些功能模块的设置，主要为相关工作人员提供综合展示功能服务，结合需求的不同完成对应业务或模块的配置展示。在应用层中，主要包含着控制台、报警管理、内容识别、指令下达、业务分发、统计报表、内容管理、网站管理、违规审核、业务模板、消息管理、大屏控制等功能模块，主要为广播电视媒体监管业务的实现提供支持。在业务层中，主要包含着登录认证、节目录像、广告监测、图文识别、数据分析、舆情分析、覆盖统计、码流监测、码流模板对比、智能撰稿、分类聚类、内容对比、内容监测、GIS、响度监测、语种识别、语音识别、智能审核等功能模块，主要完成对视听节目内容、信號传输质量、网络安全的监测监管。在数据采集层中，主要包含着信号采集模块FM/AM、ASI、IP、ABS等等）以及新媒体采集模块（包括新闻网站、微博、微信、移动电视、直播点播、移动APP、户外大屏、纸媒、IPTV等），旨在对监测监管业务中所需素有初始数据展开全面性采集、汇总。在基础层中，主要包含着物理资源模块（包括服务器、存储、安全、网络）、虚拟资源模块（包括分布式计算、云存储、云数据库、虚拟集群、监测调度、监测资源）、监测设备模块（包括接受设备、解调设备、解扰设备、转码设备），参考计算量、处理量、吞吐量的差异性，为各监测前端、业务自动展开资源合理分配。

依托基于人工智能与大数据技术的广播电视监管平台的应用，能够在更短的时间内完成对传统媒体、新媒体、自媒体中大量文字、图片与音视频信息的提取、分析以及监管，促进广播电视的监管手段更新、工作升级，为“智慧广电”的实现提供支持。

3.3 AI合成主播的实现

人工智能与大数据技术的迅速发展与广泛性应用推动着广播电视领域的技术升级，促使AI合成主播的开发成为现实，并逐步投入使用，随着长时间的发展，AI合成主播的功能得到进一步扩充、形态得到持续性完善。随着AI合成主播逼真程度的逐步增高，其能够完全替代真人主播则则成为全行业关注的热点问题。对于AI合成主播而言，其具备着与真人主播相同的播报能力，且可以弥补真人主播无法实现24小时不间断播报的不足。这就意味着，相比于真人主播來说，AI合成主播在突发事件、应急事件的迅速播报方面有着更为理想的优势，促使广播电视新闻报道的实效性得到进一步提升。

在2018年12月的乌镇世界互联网大会上，搜狗和新华社就联手推出了全球首个AI合成主播。经过三个月的技术更新与智能学习之后，该AI合成主播不仅能“坐在”演播室，开始替代人类播报新闻，还能“手舞足蹈”，运用起肢体语言丰富表达。同时，全球首个AI合成女主播“新小萌”也随之发布，促使根据不同的要求复制AI合成主播“分身”成为现实。对于这两名AI合成主播而言，其主要根据真人主播原型设计，对真人主播声音、唇形、表情动作等特征进行高效提取，通过语音合成、唇形合成、表情合成以及深度学习等技术，创造出具备和真人主播一样播报能力的AI合成主播。这项技术让机器首次做到逼真的模拟人类说话时的声音、嘴唇动作和表情，又将合成肢体语言的能力加入其中;在AI合成主播的声音方面，加入领先的wavernn波形建模技术，实现更逼真的语音合成效果，让声音情感更真实;在图像生成方面，通过模型优化及多风格数据的使用，实现更加逼真的表情合成、肢体动作与语义的恰当匹配以及更加自然的唇动效果，实现对AI合成主播真实性的进一步升级。

人工智能技术的发展与应用依赖于大数据技术的推广应用，两者总体表现出相互依存的紧密联系。从长远发展角度来看，在广播电视媒体中搭建起大数据库是必然选择，而出于对提升大数据挖掘与分析速度、可靠性的考量，配合大数据库构建起人工智能平台极为必要。在广播电视领域中，大数据与人工智能可以在多个场景中得到深入引用，实现广播电视监管平台的搭建，并促使AI合成主播投入现实广播电视新闻报道成为现实，促进了广播电视领域的转型升级。

参考文献：

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