蘇旻

摘要：隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能技術正逐漸滲透到我們的日常生活之中，為各個行業(yè)帶來前所未有的變革。在廣播電視技術領域，生成式人工智能（AIGC）技術的應用正在為該行業(yè)帶來深刻的影響。AIGC技術融合了人工智能（AI）與計算機圖形學（CG），使得廣播電視行業(yè)能夠在內容創(chuàng)作、制作、推薦、審核等方面實現(xiàn)智能化和高效化。

關鍵詞：AIGC技術；廣播電視技術；應用

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.03.037

中圖分類號：TN 948，TP 18? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? ?文章編碼：1672-7274（2024）03-0-03

1? ?AIGC技術概述

生成式人工智能（Artificial Intelligence Graphic Computing，AIGC）利用深度學習、計算機視覺、自然語言處理等AI技術，能夠對計算機圖形學領域的數(shù)據(jù)進行分析和處理，從而實現(xiàn)各種創(chuàng)新性的應用。廣播電視公司節(jié)目的智能剪輯、特效制作、音頻處理等都能由AIGC技術來完成。通過實時更新推薦算法，AIGC技術可以確保推薦內容的時效性和準確性，提高節(jié)目的觀眾滿意度和收視率[1]。語音識別和機器翻譯技術也是AIGC技術重要的功能，在應用過程中，可實時生成不同語言的字幕和語音，為觀眾提供便捷的跨語言觀看體驗[2]。

2? ?AIGC技術在廣播電視技術領域的應

用策略

2.1 內容創(chuàng)作與制作

AIGC技術能夠自動識別視頻中的重要片段和關鍵信息，并且對原始素材進行智能剪輯。通過深度學習算法，自動生成火焰、煙霧等特效都可以利用AIGC技術來實現(xiàn)，或者根據(jù)劇本生成動畫角色，這樣可以為設計師節(jié)省大量的時間和精力，專注于創(chuàng)意和設計本身。三維建模軟件中自動生成模型也是AIGC技術的一類使用方法，如建筑物、車輛、角色等模型建設。此外，AIGC技術還可以實現(xiàn)高效的實時渲染，為觀眾提供更加真實的視覺體驗。在使用過程中，可以自動識別音頻中的噪音、雜音等，實現(xiàn)智能降噪[3]。AIGC技術能夠實現(xiàn)不同媒體形式之間的智能轉換，例如，將文字、圖片、音頻等素材自動轉換為視頻內容。這將有助于實現(xiàn)內容的高效利用和多樣化傳播。總之，AIGC技術在內容創(chuàng)作與制作方面的應用具有廣泛的前景，能夠幫助廣播公司提高節(jié)目制作的效率和質量，為觀眾帶來更加豐富和多樣的視聽體驗。同時，AIGC技術還有助于激發(fā)創(chuàng)意、拓展內容形式，推動廣播電視行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展[4]。

2.2 個性化內容推薦

在電視廣播領域，生成式人工智能（AIGC）能夠為觀眾提供個性化的內容推薦。以下是一些應用場景。

（1）推薦系統(tǒng)：AIGC技術利用機器學習和深度學習算法，分析觀眾的觀看歷史、喜好和興趣，為他們推薦個性化的內容。例如，通過智能電視、手機應用等平臺，向觀眾推送相關的視頻、音頻和圖文內容。

（2）自動生成內容：該技術能夠根據(jù)觀眾的興趣和需求，自動生成相關的內容。例如，如果觀眾喜歡科幻電影，采用AIGC技術進行結合應用，能夠生成一部科幻短片，或者為觀眾推薦一部科幻小說。此外，AIGC技術根據(jù)觀眾的地理位置、時間等因素，能夠實現(xiàn)更具針對性的內容推薦。

（3）社交媒體整合：AIGC技術能夠將觀眾的社交媒體行為與電視廣播內容相結合，為他們推薦相關的內容。例如，如果觀眾在社交媒體上關注了一個美食博主，AIGC繼而向他們推薦一部美食節(jié)目。

（4）語音助手：AIGC可以與智能語音助手相結合，提供個性化的內容推薦。例如，觀眾通過語音命令向智能語音助手詢問推薦內容[5]。

2.3 語音合成

語音合成（Text-To-Speech，TTS）是一種將文本轉換為自然語音的技術，語音合成技術在人工智能領域有著廣泛的應用，如智能助手、導航系統(tǒng)、自動客服等。以下是關于語音合成的詳細說明。

（1）預處理：在文本輸入到語音合成系統(tǒng)之前，需要對文本進行預處理。這包括分詞、標點符號處理、數(shù)字和縮寫轉換等。預處理有助于提高語音合成的準確性和流暢度。

（2）文本分析：在預處理完成后，系統(tǒng)會對文本進行深入的分析，包括語法分析、詞性標注、語義理解等。這些分析有助于生成更自然、連貫的語音。

（3）語音參數(shù)生成：基于文本分析的結果，語音合成系統(tǒng)會生成一系列的語音參數(shù)，如音素、音調、音量、語速等。這些參數(shù)用于描述語音的特征和變化。

（4）語音合成引擎：語音合成引擎是語音合成系統(tǒng)的核心部分，負責將語音參數(shù)轉換為自然語音。常見的語音合成引擎包括基于規(guī)則的方法、統(tǒng)計參數(shù)合成和端到端的深度學習方法。

①基于規(guī)則的方法：通過一系列預定義的規(guī)則和模板生成語音。這種方法的優(yōu)點是生成速度快，但語音的自然度和連貫性有限。

②統(tǒng)計參數(shù)合成：基于大量已有的語音數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計學方法建立語音參數(shù)與自然語音之間的關系。這種方法可以生成較為自然的語音，但需要大量的訓練數(shù)據(jù)和計算資源。

③端到端的深度學習方法：使用深度學習模型（如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和Transformer等）直接學習從文本到語音的映射關系。這種方法在語音的自然度和連貫性方面表現(xiàn)優(yōu)秀，但需要大量的訓練數(shù)據(jù)和計算資源。

④后處理：生成的語音可能需要進行一些后處理操作，如降噪、平滑和音量調整等，以提高語音的質量和聽感[6]。

2.4 智能廣告投放

AIGC在電視廣播智能廣告中的應用具有很大的潛力。

（1）個性化廣告內容生成：該功能可根據(jù)觀眾的興趣、偏好和觀看歷史自動生成個性化的廣告內容。這有助于提高廣告的吸引力和觀眾關注度，從而提高廣告效果。

（2）實時廣告生成：在電視廣播過程中實時生成廣告內容，根據(jù)節(jié)目的實時情況進行調整。例如，在體育賽事直播期間，根據(jù)比賽的進展和觀眾反應生成相應的廣告內容。

（3）廣告創(chuàng)意優(yōu)化：通過分析大量的廣告數(shù)據(jù)，找到成功的廣告創(chuàng)意模式，從而為廣告創(chuàng)意人員提供靈感和指導。這可以幫助廣告團隊提高廣告創(chuàng)意的質量和效果。

（4）跨平臺廣告優(yōu)化：AIGC自動為不同的廣告平臺生成適應性內容，如電視、網(wǎng)絡、社交媒體等，確保廣告在不同平臺上都能獲得最佳效果。

（5）廣告智能投放：AIGC可以利用大數(shù)據(jù)分析技術，自動分析觀眾的觀看習慣和行為，為廣告主提供精準的廣告投放策略。這有助于提高廣告投放的效果和回報。

（6）廣告效果評估：通過分析觀眾的反饋和行為數(shù)據(jù)，對廣告效果進行實時評估。這將幫助廣告主了解廣告的實際效果，以便及時調整廣告策略。

總之，AIGC在電視廣播智能廣告中的應用將極大地提高廣告的精準度和效果，為廣告主和觀眾帶來更好的體驗。隨著技術的不斷發(fā)展，我們可以期待AIGC在未來為廣告產(chǎn)業(yè)帶來更多創(chuàng)新和突破[7]。

2.5 內容審核與過濾

AIGC技術利用計算機視覺和深度學習算法，可以對圖像內容進行實時分析。例如，檢測畫面中的暴力等元素。通過圖像識別，對文本內容進行過濾，AIGC技術可以提高節(jié)目的質量，確保觀眾能夠觀看到健康、有益的節(jié)目內容。檢測節(jié)目中的謾罵、歧視等不良言論。通過對音頻內容的識別與過濾，確保節(jié)目內容更加文明、和諧。AIGC技術通過大量的訓練數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化內容審核與過濾模型，隨著訓練數(shù)據(jù)的積累，可以更加準確地識別和過濾不符合規(guī)定的內容，提高審核的準確性和效率。總之，AIGC技術在內容審核與過濾方面的應用具有廣泛的前景，能夠幫助廣播電視公司提高節(jié)目質量，確保觀眾能夠觀看到健康、有益的節(jié)目內容[8]。

2.6 自動化新聞寫作

自動化新聞寫作是一種利用生成式人工智能技術生成新聞報道的過程，這項技術可以實現(xiàn)根據(jù)提供的關鍵詞、事件和主題等信息，自動生成一篇完整的新聞報道。自動化新聞寫作的優(yōu)勢在于提高新聞報道的效率和質量，尤其是在信息量龐大、時間緊迫的情況下，迅速生成新聞稿件。自動化新聞寫作的流程通常包括以下幾個步驟。

（1）數(shù)據(jù)收集：系統(tǒng)需要收集與新聞報道相關的數(shù)據(jù)和信息，如關鍵詞、事件、主題等。這些數(shù)據(jù)需要通過網(wǎng)絡爬蟲、API接口或人工輸入的方式進行獲取。

（2）文本分析：系統(tǒng)對收集到的數(shù)據(jù)進行分析，以提取關鍵信息、主題和事件。在這個過程中通常應用自然語言處理（NLP）技術，如詞性標注、命名實體識別、情感分析等。

（3）生成結構：根據(jù)分析結果，系統(tǒng)會構建新聞報道的基本結構，包括導語、正文、結尾等部分。

（4）自動填充：在確定了新聞報道的結構后，系統(tǒng)會利用生成式人工智能技術自動填充內容。這個過程通常采用基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）或Transformer的生成模型，如GPT系列、BERT系列等。

（5）文本潤色：生成的新聞報道可能存在語法、拼寫或標點等方面的錯誤，因此需要采用人工或自動的方式進行文本潤色。這個過程通常包括語法檢查、拼寫檢查和自動修正等。

（6）審核發(fā)布：生成的新聞報道需要經(jīng)過人工審核，以確保內容的準確性和合規(guī)性。審核通過后，新聞報道可以發(fā)布到相應的平臺，供讀者瀏覽。

總之，自動化新聞寫作是一種結合了生成式人工智能技術和自然語言處理技術的應用，能夠滿足不斷增長的信息需求。然而，由于生成式人工智能技術尚處于發(fā)展階段，生成的新聞報道可能存在一定的偏差和錯誤，因此在實際應用中仍需要人工審核和修正。

2.7 虛擬主持人與記者

虛擬主持人與記者是利用人工智能技術創(chuàng)建的數(shù)字化形象，能夠在廣播電視節(jié)目和網(wǎng)絡平臺上擔任主持人、記者等工作。這些虛擬人物采用生成對抗網(wǎng)絡（GAN）、深度學習和其他計算機視覺技術生成，具有高度逼真的外觀和行為特征。虛擬主持人與記者的實現(xiàn)涉及多種AIGC技術。以下是一些關鍵技術。

（1）生成對抗網(wǎng)絡（GAN）：GAN是一種深度學習方法，通過兩個神經(jīng)網(wǎng)絡（生成器和判別器）的對抗訓練，自動生成逼真的數(shù)據(jù)。在虛擬主持人與記者的場景中，GAN用于生成逼真的圖像、動畫和語音。

（2）計算機視覺是一門研究如何使計算機“看”和理解圖像和視頻的學科。在虛擬主持人與記者的實現(xiàn)中，計算機視覺技術用于識別和分析主持人與記者的形象、表情、動作等特征，從而實現(xiàn)逼真的動畫生成和智能交互。

（3）自然語言處理（NLP）：自然語言處理是一門研究計算機理解、處理和生成人類自然語言的學科。在虛擬主持人與記者的場景中，NLP技術用于實現(xiàn)虛擬主持人和記者與觀眾的智能交互，如回答問題、參與話題討論等。

（4）三維建模與動畫：三維建模技術用于創(chuàng)建虛擬主持人與記者的三維模型，而動畫技術則是將這些模型轉化為逼真的動作和表情。

通過這些AIGC技術的綜合運用，虛擬主持人與記者可以實現(xiàn)高度逼真的外觀、動作和語言表達，為廣播電視節(jié)目帶來創(chuàng)新和變革。

3? ?結束語

展望未來，AIGC技術在廣播電視技術領域的應用將為行業(yè)帶來更多的創(chuàng)新和變革。我們有理由相信，隨著技術的不斷發(fā)展和成熟，AIGC技術將為廣播電視行業(yè)帶來更加繁榮和充滿活力的明天?！?/p>

參考文獻

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