Pazar, Kasım 29, 2020

Görsel işitsel içerik yönetimi için doğru ve verimli yöntemler nasıl geliştirilir?

Görsel-işitsel medya içeriği sadece iletişim ve eğlence için önemli bir araç olmakla kalmaz, aynı zamanda modern tarihin de faydalı bir kaynağı olarak görülür. Herkesin bu tür bilgilendirici belgelerden yararlanabilmesi için, hareketli görüntüleri ve sesleri etkili ve uygun maliyetli bir şekilde kelimelere çevirmek çok önemlidir. Yaratıcı endüstrilerde önceden var olan ve orijinal olarak üretilen dijital içeriği yönetmek, erişmek ve yayınlamak için otomatik dil tabanlı yöntemler geliştiren AB tarafından finanse edilen MeMAD projesine girin. TV yayıncılığı ve isteğe bağlı medya hizmetlerine odaklanan MeMAD projesi, dijital hikaye anlatımını da geliştirmeyi amaçlıyor.

İki yıl içinde projenin , MeMAD ortakları yardım görsel-işitsel içerik uzmanlarına bir prototip platformu geliştirdik. Ayrıca, proje web sitesindeki bir blog gönderisinde belirtildiği gibi platformun çeşitli yönlerini de değerlendirdiler. “Dört değerlendirme yolu vardı: video düzenleme yardımı, arama, otomatik konuşma tanıma (ASR) yardımıyla intral-dilli altyazı ve makine çevirisi (MT) yardımıyla interlingual altyazı.”

Aynı blog yazısı ayrıca şunları söylüyor: “Tüm değerlendirmelerde katılımcılar, her görevden sonra kullanıcı arayüzü yerine görevin kendisine odaklanmak üzere uyarlanan Kullanıcı Deneyimi Anketi türü formlarını (UEQ) doldurdu. Her değerlendirme oturumundan sonra kısa bir yarı- Ek olarak, video düzenleme yardımında ve arama değerlendirmelerinde yüksek sesle veriler toplandı. ” Blog yazısı, ASR transkriptlerinin ve MT’nin “hem video düzenleme yardımında hem de arşiv aramada yararlı olduğunu bulduklarını, ancak hala iyileştirilmesi gereken bir alan olduğunu” da ekliyor.

Aynı blog yazısında, proje ortakları meta verilerin sunumunun ve aranabilirliğinin de geliştirilebileceğini vurgulamaktadır. “Belirli bir kişinin bir konu hakkında konuştuğu, yüz tanıma ve konuşma tanıma verilerini birleştiren segmentleri arayabilmeniz yararlı olacaktır. Daha uzun videolarda daha kısa segmentler için çok fazla işaretçi olabilir. bir video düzenleme aracı işlemek için. ” Blog yazısı şöyle devam ediyor: “Gelecekteki değerlendirmeler yüz tanıma ve görsel nesne algılamayı içerecek. Aynı katılımcılar, mümkün olan durumlarda, platforma zaten aşina oldukları ve sonuçları karşılaştırabilecekleri için gelecekteki değerlendirmelerde kullanılmalıdır.”

Yeni araçlar

MeMAD (Görsel-İşitsel Verileri Yönetme Yöntemleri: Otomatik Verimliliği İnsan Doğruluğu ile Birleştirme) projesi, büyük miktarlardaki içerikten ve çeşitli dillerden verilerin daha kolay alınmasını sağlamak için makine öğrenimi ve işlemesi kullanır. Ayrıca, içerik oluşturuculara içeriği daha iyi yapılandırmak ve içerik türevlerinin sosyal medya gibi çeşitli platformlara dağıtımını otomatikleştirmek için yeni araçlar sağlamayı amaçlamaktadır. Konuşma transkriptleri ve altyazılar için kullanılan MT sayesinde, içerik yabancı dillerde yeni kitleler için mevcut olacak ve işitme ve / veya görme bozukluğu olan kişiler için daha erişilebilir olacaktır. MeMAD’ın çeşitli kullanım durumlarına örnek olarak otomatik transkripsiyon, çeviri ve altyazı verilebilir. Sonuç olarak, yabancı dilde röportajları düzenleyen video editörleri, tercümanlara ihtiyaç duymadan çalışabilir.

CORDIS ile ilgili periyodik bir proje raporu şunları not eder: “İnovasyonun anahtarı, Yaratıcı Endüstrilere üretim süreçleri sırasında ana veriler için ortak bir temsil sağlamaktır , böylece mevcut belge odaklı editoryal süreçlerin yerine daha yapılandırılmış bir yaklaşım getirilebilir. “

Bugün En Çok Okunanlar

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen adınızı buraya girin