От видео към данни: Как AI трансформира обработката на мултимедийно съдържание

Видеото изглежда просто, когато натиснете бутона за възпроизвеждане. Има картина, диалог, може би музика на заден план, а няколко минути по-късно то приключва.

С правилното използване на изкуствения интелект обаче нещата могат да станат много по-интересни. За една система с изкуствен интелект същото видео може да се превърне в реч за транскрибиране, лица и обекти за разпознаване, сцени за класифициране, теми за идентифициране, емоции за оценяване, времеви маркери за организиране и текст за обобщаване.

С други думи, същото видео може напълно да се преобрази в нещо мощно и привлекателно. Чудите се как? Нека разгледаме съдържанието задълбочено

Съдържание

●     Защо мултимедията става разбираема за изкуствения интелект?

● Какво всъщност се случва, когато изкуственият интелект обработва видео?

● Защо преобразуването на файлове все още е важно

● От аудио към информация, която може да бъде търсена

● Къде мултимедийният изкуствен интелект вече се използва

● Проблемът с качеството, който изкуственият интелект не може да пренебрегне

● Защо мултимедията става разбираема за изкуствения интелект

Защо мултимедията става разбираема за изкуствения интелект?

Дълго време бизнес данните бяха удобни за обработка от машини, като примерите включват електронни таблици, бази данни, формуляри и текстови документи.

Видео- и аудиофайловете бяха различни. Макар че един двучасов уебинар може да съдържа множество полезни прозрения, намирането на един конкретен коментар беше истинско изпитание.

Тук на помощ идва изкуственият интелект. Мултимедийните системи с изкуствен интелект работят с текстове, изображения, реч и видеоклипове. Новините за изкуствения интелект отразяват този по-широк преход към мултимедията, при който моделите вземат предвид и комбинират различни форми на информация. Така те не третират всяка от тях поотделно.

Резултатът?

Създава се видеотека, която функционира като база данни с възможност за търсене. По този начин можете да потърсите моментите, в които клиент е споменал нещо, или да извлечете диалози. Изведнъж видеото прави много повече от това просто да стои в хранилището.

Какво всъщност се случва, когато изкуственият интелект обработва видео?

Зад мултимедийния изкуствен интелект няма един-единствен магически бутон. При много работни процеси процесът включва няколко етапа.

Етап	Какво се случва	Възможно приложение на изкуствения интелект
Подготовка на файла	Видео-, аудио- или графичните файлове се подготвят в съвместими формати.	Преобразуване и компресиране.
Извличане на аудио	Речта се отделя от видеото.	Транскрибиране и анализ на говорещите.
Визуална обработка	Отделните кадри и сцени се анализират.	Разпознаване на обекти, действия и сцени.
Езикова обработка	Речта се преобразува в текст, разбираем за машините.	Обобщаване и превод.
Структуриран резултат	Изкуственият интелект организира извлечената информация в полезни формати.	Търсене, маркиране и анализи.

Можем да кажем, че изкуственият интелект не просто гледа видеото, а си води бележки, разбира ключовите коментари и след това подрежда всичко в добре структурирана форма.  Именно така изкуственият интелект превръща нещо, стоящо в ъгъла, в нещо много полезно и важно.

Защо преобразуването на файлове все още е важно в работния процес на изкуствения интелект

Подготовка на данни, които инструментите с изкуствен интелект действително могат да използват

Макар моделите с изкуствен интелект да могат да бъдат усъвършенствани, те все пак разчитат на входни данни, които могат надеждно да обработват. Например, представете си, че маркетингов екип разполага с интервю във формат MP4. Проблемът е, че за транскрибирането му е необходим само говоримият разговор.

Затова, вместо да изпращат цялото видео през всеки инструмент с изкуствен интелект, те могат първо да преобразуват файла във формата, необходим за следващата стъпка. Това прави работния процес по-подреден, по-бърз и по-ефективен.

Превръщане на видеосъдържанието в аудио, готово за обработка от изкуствен интелект

Цялото преобразуване е удобно само когато се извършва с надеждни инструменти като Convertio. Той преобразува файловете във формат, който е подходящ за конкретно приложение с изкуствен интелект. Например преобразуването на файл MP4 в аудиофайл WAV премахва видеочастта.

След това се създава висококачествен аудиофайл, който може да се използва за разпознаване или анализ на реч. Това не е всичко — Convertio допълнително помага, като позволява медийните файлове да бъдат преобразувани във формат, необходим на следващия инструмент в работния процес на изкуствения интелект.

Тази възможност помага на екипа да подготви файлове за транскрибиране, анализ или повторно използване. По същия начин работен процес, който изисква аудио без компресия, може да използва преобразуване от mp4 към wav, за да извлече аудиопистата от видеото като WAV файл за последваща обработка на речта.

Това надхвърля простото преобразуване на файлове чрез промяна на разширенията. Става дума за подготовка на подходящите данни за правилните задачи.

Защо съвместимостта на файловете е важна за ефективността на изкуствения интелект?

Една важна техническа подробност е, че различните услуги с изкуствен интелект поддържат различни входни формати и конфигурации.

Например текущият API за транскрибиране на аудио на OpenAI приема няколко аудио- и медийни формата, включително MP3, MP4, M4A, WAV, FLAC и WebM. Документация за Audio API на OpenAI.

Освен това Google Cloud препоръчва аудио без загуба на качество, като FLAC или LINEAR16. Това е практично за разпознаване на реч, а компанията отбелязва, че качеството на аудиото може да повлияе на резултатите. Най-добри практики за Google Cloud Speech-to-Text.

Изводът е следният: не питайте само „какво може да направи даден модел с изкуствен интелект с вашето съдържание“, а се запитайте дали му предоставяте правилните входни данни.

От аудио към информация, която може да бъде търсена

Всичко става много по-лесно и по-малко стресиращо, когато преминете през етапа на извличане и транскрибиране на речта.

Един транскрипт може да бъде:

● обобщен в ключови точки;

● преведен на друг език;

● разделен по говорещи;

● претърсен за конкретни термини;

● преобразуван в субтитри;

● анализиран за повтарящи се теми;

● използван повторно за създаване на статии, бележки или съдържание за социални мрежи.

Представете си компания, в която има 500 записани интервюта с клиенти. Не би ли било досадно да изгледате всичко отново?

Добре проектиран работен процес с изкуствен интелект вместо това може да превърне записите в транскрипти, да идентифицира често срещани оплаквания, да групира сходни теми и да открои моментите, в които клиентите обсъждат конкретна функция.

Къде мултимедийният изкуствен интелект вече се използва

В медийното производство системите с изкуствен интелект могат да анализират задълбочено видеоматериали, да генерират заглавия за тях, да създават обобщения и дори да създават аудио, съответстващо на визуалното съдържание.

Artificial Intelligence News по-рано разгледа системата Hunyuan Video-Foley на Tencent, която генерира синхронизирано аудио въз основа на видеосъдържанието.

Други практически приложения включват:

● Срещи: превръщане на записите в бележки и задачи, които могат да бъдат търсени.

● Образование: генериране на транскрипти, обобщения и учебни материали от лекции.

● Обслужване на клиенти: мащабен анализ на записани взаимодействия.

● Медийни архиви: автоматично маркиране на големи библиотеки от видеоматериали.

● Създаване на съдържание: преобразуване на дълги видеоклипове в транскрипти, клипове, надписи и статии.

● Достъпност: създаване на надписи и алтернативни формати на съдържанието.

Проблемът с качеството, който изкуственият интелект не може да пренебрегне

Важно е да се разбере, че резултатът зависи изцяло от входните данни. Ако в записа има прекалено много фонов шум, говорещите се застъпват или аудиото е с ниско качество, разпознаването на реч става доста трудно.

Същото важи и за визуалните елементи. Ако записът е много размазан или осветлението е лошо, резултатите може да не са задоволителни. Това означава, че бъдещето на мултимедийния изкуствен интелект не се свежда просто до създаването на по-интелигентни модели. То е свързано и със създаването на по-добри работни процеси около тези модели.

Добрата предварителна обработка може да включва:

1. избор на подходящ файлов формат.
2. извличане само на необходимите данни.
3. запазване на полезното аудио- или визуално качество.
4. проверка на поверителността и разрешенията.
5. проверка на генерирания от изкуствения интелект резултат, преди да бъде използван.

Заключение

В крайна сметка изкуственият интелект днес превръща пасивното съдържание в по-ценни данни. Успехът на всеки работен процес обаче зависи до голяма степен от придобиването на правилните данни, качествените резултати и подходящите формати.

С развитието на изкуствения интелект бъдещето няма да е свързано просто със съхраняването на съдържанието. Очаква се то да бъде по-скоро свързано със съхраняването на повече съдържание и откриването на повече стойност във всеки създаден файл.