人工智能技术在视频制作中的应用探究

2023-11-26苗琨

西部广播电视 2023年19期

苗琨

（作者单位：南京广播电视集团）

随着计算机技术的发展，人工智能在视频制作中得到了广泛应用。近年来，随着人们对智能化软件的需求，传统视频处理技术已经不能满足市场需求。而将人工智能技术应用于数字图像处理领域，能够大大提高视频处理效率以及降低人力成本，并为用户提供更好的视频体验。人工智能技术在视频制作中的应用，是智能化时代对媒体发展提出的新要求，也将为我国传统媒体行业带来一场重大变革。

1 人工智能技术概述

人工智能技术是一种模拟人类智能的技术。它通过模拟人类的思维和学习方式，使计算机能够自主地进行推理、学习、决策和解决问题。人工智能技术包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据五大部分。这些技术可以应用于各个领域，如医疗保健、金融、交通、教育等，为人们提供更智能、高效的服务。

随着计算机对信息数据处理能力的提升，机器学习成为人工智能领域的重要突破口。机器学习的主旨是让计算机去模拟或实现人类的学习行为，是人工智能的核心。它通过建立数学模型和算法，使计算机能够从大量数据中发现规律、提取特征，作出预测和决策。机器学习的应用范围广泛，包括语音识别、图像处理、推荐系统等。深度学习是机器学习的一个重要分支，它模拟了人脑神经网络的结构和工作方式。深度学习通过多层次的神经网络来提取数据的抽象特征，从而达到更高级别的认知和理解。深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了重大突破，如图像识别、语义理解等。其中，计算机视觉是让计算机能够理解和处理图像和视频的技术，涉及图像识别、目标检测、场景理解等内容。目前，计算机视觉的应用形式主要是人脸识别、无人驾驶、智能监控等[1]。

2 人工智能技术在视频制作中应用的现实意义

人工智能技术在视频制作中的应用具有重要意义。接下来就视频内容生成、视频编辑和视频增强三个方面进行详细阐述。

首先，人工智能技术可以用于内容生成。传统的视频制作通常需要花费大量的人力和时间来拍摄内容。而人工智能技术如深度学习和计算机视觉可以分析及理解大量的图像与视频数据，自动生成高质量的内容。例如，可以通过机器学习算法建立一个模型，使其能够根据一段文本描述自动生成对应的视频场景，如图1所示。这样可以提高视频制作的效率和创作的多样性，为创作者提供更多灵感。

图1 运用人工智能技术进行内容生成视频场景

其次，人工智能技术可以用于视频编辑。传统的视频编辑通常需要进行烦琐的剪辑和特效处理，这对工作人员的专业技术水平和经验要求较高。而人工智能技术可以通过图像识别、目标检测和语义理解等方法，自动识别和标记视频中的关键内容，如人物、场景、动作等，便于在视频编辑过程中快速定位和提取关键帧，进行智能剪辑和特效处理。例如，利用机器学习算法自动识别视频中的人物表情和动作，能够实现自动剪辑和合成。这样可以大大简化视频编辑的流程，提高编辑的效率和质量。

再次，人工智能技术可以用于视频增强。传统的视频制作通常需要在拍摄过程中考虑光线、角度、音效等因素，以确保拍摄出高质量的视频。而人工智能技术可以通过图像处理和音频处理等方法，自动修复视频中的各种问题。例如，可以利用计算机视觉技术对视频进行去噪、降光、纠正畸变等处理，提高视频的清晰度和视觉效果。同时，可以利用音频处理技术对视频中的声音进行降噪、增强、混音等处理，提高视频的音频质量和沉浸感。这样可以使视频更加生动、逼真和吸引人[2]。

3 人工智能技术在视频制作中的实践应用

3.1 字幕自动配音

应用人工智能技术可以在视频制作中进行字幕自动配音。传统的字幕配音需要耗费大量的时间和人力成本，而人工智能技术通过语音合成和自然语言处理等方法，使得字幕自动配音成为可能。

人工智能技术可以实现对视频中的语音内容进行实时转换和配音。具体是通过深度学习和语音识别技术训练一个模型，使其能够自动识别视频中的语音内容，并将其转化为合适的语音配音。

在进行字幕自动配音时，人工智能技术可以根据视频的字幕内容，通过自然语言处理算法，由机器学习模型理解字幕文本的语义和情感信息，将文字转化为对应的语音内容，生成适合场景和角色的语音表达。同时，可以根据字幕的情感色彩，自动调整语音合成的音调、节奏和语速，使配音更加符合视频内容的情感表达。

字幕自动配音可以提高视频制作的效率和用户体验。首先，自动配音能够节省人工录音的时间和成本，并减少后期处理的工作量。其次，自动配音能够根据用户的偏好和需求，实现对不同语言和口音的视频内容进行即时翻译与配音，甚至自动调整配音的情感表达，为不同国家和地区的观众提供更好的观看体验。

3.2 视频字幕提取

应用人工智能技术可以在视频制作中进行字幕提取。传统的视频字幕提取通常需要人工进行听写和编辑，十分耗时，而人工智能技术可以通过语音识别和自然语言处理等方法，自动化提取视频字幕。

人工智能技术利用深度学习模型和大规模的训练数据，对语音信号进行分析和模式匹配，可以准确地识别和转录视频中的语音内容，自动将语音转化为文字，并生成相应的字幕文件。

此外，人工智能技术还可以利用自然语言处理算法对视频字幕进行进一步的优化处理。如通过文本分析和语义理解，可以对字幕内容进行关键词提取、情感分析和语义标注等，能够为后续的搜索、索引和检索提供更多的信息。

3.3 虚拟主播

应用人工智能技术可以在视频制作中生成虚拟主播，具体应用体现在虚拟形象生成、语音合成和情感表达等方面。

首先，人工智能技术可以用于虚拟形象的生成。利用大量的图像和视频数据进行训练，通过深度学习和计算机视觉技术，可以生成高度逼真的虚拟人物形象，并学习和模仿真实人物的表情和动作，如图2所示。这样可以创造出各种个性化的虚拟主播形象，满足不同用户的需求和喜好。

图2 虚拟主播可以模拟真人主持节目

其次，人工智能技术在语音合成方面也发挥着重要作用。通过深度学习和自然语言处理技术，可以学习并模仿真实人物的语音特征和语调，生成逼真的语音内容，实现高质量的语音合成。这样一来，通过文本输入，虚拟主播可以自动生成自然流畅的语音表达，为观众提供更真实的听觉体验[3]。

此外，人工智能技术还可以帮助虚拟主播实现情感表达。通过情感识别和情感合成技术，人工智能系统可以分析音频、图像和文本等多模态数据，识别虚拟主播的情感状态，并生成相应的情感表达。例如，根据观众的互动和反馈，系统可以自动调整虚拟主播的语气、音调和表情，以更好地与观众进行情感交流。

3.4 智能编目与检索

应用人工智能技术可以在视频制作中进行视频智能编目与检索，具体应用体现在视频内容理解、语义标注和相关性排序等方面。

首先，人工智能技术可以用于视频内容理解。通过深度学习和计算机视觉技术，人工智能系统可以对视频内容进行自动分析和理解。例如，其可以识别视频中的场景、物体、人物和动作等元素，并提取关键信息。这样一来，可以根据视频的内容特征对其进行分类、归档和索引，为后续的检索和推荐提供基础。

其次，人工智能技术可以进行语义标注。通过自然语言处理和机器学习算法，人工智能系统可以自动为视频添加语义标签。这些标签可以描述视频的内容、情感、主题和特征等信息。例如，其可以识别视频中的人物关系、情节发展和情感表达，并添加相应的标签。这样一来，可以提高视频的可搜索性和可发现性，使用户更方便地找到感兴趣的视频内容。

此外，人工智能技术还可以进行相关性排序。通过分析用户的搜索行为和观看历史，人工智能系统可以了解用户的兴趣和偏好，并根据其个性化需求进行视频排序和推荐。例如，其可以根据用户的喜好，将符合用户偏好的视频排在搜索结果的前列，提高用户满意度和观看体验[4]。

3.5 画质修复

应用人工智能技术可以在视频制作中进行视频画质修复，如图3和图4所示，具体应用体现在图像处理和深度学习方面。

图3 “青春之火”节目录制现场（画质修复前）

图4 “青春之火”节目录制现场（画质修复后）

首先，人工智能技术可以通过图像处理算法对视频画质进行修复和增强。传统的视频画质修复通常需要手动进行一系列操作，如降噪、去除伪影和增强细节等。而人工智能技术可以通过深度学习算法，自动分析和修复视频中的各种问题。例如，可以利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）对视频进行降噪和去除伪影处理，提高画面的清晰度和质量。同时，可以利用生成对抗网络（generative adversarial network, GAN）对视频进行超分辨率处理，提高画面的清晰度。

其次，人工智能技术可以通过深度学习算法对视频进行自动修复。传统的视频修复通常需要手动绘制遮挡、修复缺失的部分或者补全损坏的帧。而人工智能技术可以通过学习大量的训练数据，自动分析视频中缺失和损坏的部分，并生成合理的修复结果。例如，可以利用循环生成对抗网络（Cycle Generative Adversarial Network, CycleGAN）对视频中缺失的帧进行生成，使得修复结果与原始视频保持一致。

此外，人工智能技术还可以通过图像处理和深度学习算法对视频进行色彩校正与增强。传统的视频色彩校正通常需要手动调整各种参数，以使得画面的颜色更加准确和鲜艳。而人工智能系统可以通过学习大量的训练数据，自动分析视频的色彩特征，并根据需求进行自适应的色彩校正和增强。这样可以使视频的色彩更加生动、饱满，提升观看体验[5]。