Аўдыявізуальны медыя-кантэнт не толькі неабходны інструмент для зносін і забаў, ён таксама разглядаецца як карысная крыніца найноўшай гісторыі. Каб усе мелі магчымасць скарыстацца такімі інфарматыўнымі дакументамі, вельмі важна перавесці якія рухаюцца выявы і гукі ў словы эфектыўна і эканамічна. Увядзіце праект MeMAD, які фінансуецца ЕС, і які распрацоўвае аўтаматычныя моўныя метады кіравання, доступу і публікацыі раней існуючага і першапачаткова вырабленага лічбавага змесціва ў творчых галінах. Засяроджваючыся на тэлевяшчанні і медыя-паслугах па запыце, праект MeMAD таксама накіраваны на пашырэнне лічбавага апавядання.

За два гады рэалізацыі праекта партнёры MeMAD распрацавалі прататып-платформу для дапамогі прафесіяналам аўдыявізуальнага змесціва. Яны таксама ацанілі розныя аспекты платформы, як адзначана ў блогу на сайце праекта. "Існавалі чатыры дарожкі ацэнкі: дапамога ў рэдагаванні відэа, пошук, нутрамоўнае субтытраванне пры дапамозе аўтаматычнага распазнання гаворкі (ASR) і міжмоўнае субтытраванне пры дапамозе машыннага перакладу (МТ)."

У гэтым жа паведамленні блога таксама гаворыцца: "Ва ўсіх ацэнках удзельнікі запаўнялі формы анкеты карыстацкага досведу (UEQ) пасля кожнай задачы, адаптаваную да ўвагі на самой задачы, а не на карыстацкім інтэрфейсе. Пасля кожнага сеансу ацэнкі адбывалася кароткае паў- Акрамя таго, у дапамогу па рэдагаванні відэа і пошуку ацэнак былі сабраны "прадуманыя ўголас" ". У паведамленні блога дадаецца, што стэнаграмы ASR і МТ былі асабліва карыснымі як для дапамогі ў рэдагаванні відэа, так і для пошуку архіваў, хоць ёсць яшчэ магчымасці для паляпшэння ".

У тым жа самым блогу партнёры праекта падкрэсліваюць, што прэзентацыя і пошук метададзеных таксама могуць быць палепшаны. "Было б карысна мець магчымасць шукаць сегменты, дзе пэўны чалавек гаворыць па тэме, спалучаючы дадзеныя распазнавання твару і распазнавання прамовы. Даўжыню сегмента таксама трэба вывучыць, хаця ў больш працяглых відэа больш кароткімі сегментамі могуць прывесці занадта шмат маркераў для інструмент для рэдагавання відэа для апрацоўкі ". Запіс у блогу працягваецца: "Будучыя ацэнкі будуць уключаць распазнаванне асобы і выяўленне візуальнага аб'екта. Тыя ж удзельнікі павінны быць выкарыстаны ў будучых ацэнках, дзе гэта магчыма, бо яны ўжо знаёмыя з платформай і могуць параўноўваць вынікі".

Раман інструментаў
Праект MeMAD (Метады кіравання аўдыявізуальнымі дадзенымі: спалучэнне аўтаматычнай эфектыўнасці з дакладнасцю да чалавека) выкарыстоўвае машыннае навучанне і апрацоўку для палягчэння пошуку дадзеных з вялікіх аб'ёмаў зместу і з некалькіх моў. Ён таксама накіраваны на тое, каб даць стваральнікам зместу новыя інструменты, якія дазваляюць лепш структураваць кантэнт і аўтаматызаваць дастаўку вытворных матэрыялаў на розныя платформы, такія як сацыяльныя медыя. Дзякуючы MT, які выкарыстоўваецца для стэнаграмы і субтытраў, змест будзе даступны для новай аўдыторыі на замежных мовах, а таксама стане больш даступным для людзей з парушэннем слыху і / або зроку. Адзін прыклад для розных выпадкаў выкарыстання MeMAD ўключае аўтаматызаваную транскрыпцыю, пераклад і субтытры. У выніку відэарэдактары, якія рэдагуюць інтэрв'ю на замежнай мове, могуць працаваць без неабходнасці перакладчыкаў. У іншым выпадку выкарыстання пакупнікі са слабым зрокам могуць сачыць за паказамі бягучых спраў пры дапамозе аўтаматычна згенераванага апісання змесціва, якое стала даступным.

У перыядычным дакладзе па праекце CORDIS адзначаецца: "Ключ да новаўвядзенняў заключаецца ў прадастаўленні Creative Industries агульнага прадстаўлення для асноўных дадзеных падчас вытворчых працэсаў, каб цяперашнія рэдакцыйныя працэсы, арыентаваныя на дакументы, маглі замяніць больш структураваным падыходам. "

Папярэдняя:Тэлевяшчальнікі сутыкаюцца з экранам на ўзроўні коронавируса

далей:Тэхнічныя гіганты займаюцца выдаленай працай. Іншыя могуць прытрымлівацца

Пакінь паведамленне

спіс паведамленняў

Каментары Загрузка ...