40484ssssssssssss

ИИ предлагает расширенное управление медиа-активами (MAM) для вещания

Печальная история видеоархивов – будь то на телеканале, сети, продюсерский центр, пост-производственный дом или даже невещательных корпоративных или государственных учреждений – это желание найти правильный контент всегда опережает способность сделать это.
Компьютер с видео-индексацией ai
Огромное количество архивных видеоматериалов, доступных вещателям, затрудняет поиск конкретного контента

Будь то телевизионная станция с 3/4-дюймовым U-matic или 1/2-дюймовым Betacam кассеты на полке после полки хранения в некоторых вне пути лента библиотека комнате, киностудия с тем же, но больше типа архива для фильмов и другого содержания пленки, NAS или SAN хранения, RAIDs или JBODs или специальных систем управления медиа-активов, концепция ясна. Имеет смысл держаться за ценные кадры, которые могут быть повторно использованы, повторно монетизированы и отремонтированы для повторного выпуска, когда дело доходит до некоторых фильмов.

Любой, кто когда-либо работал в редакции во времена videocassettes увидел этот сценарий или некоторые изменения играть более одного раза: репортер, редактор или продюсер новостей squirreling от определенной кассеты с ключевыми кадрами, которые будут востребованы в обозримом будущем только для того, чтобы избежать необходимости искать полки или барсук коллег, чтобы найти его.

Этот сценарий иллюстрирует фундаментальную истину. Архивные кадры ценны только в том случае, если вы можете их найти.

 

Внедрение систем управления медиа-активами

Генезис систем Управления медиа-активами (MAM) было желание разблокировать это значение, сделав сохраненный контент , будь то онлайн, ближней линии или в глубоком архиве,обнаружить и доступным. Рынок вознаградил поставщиков MAM за их усилия и надеется продолжать это делать.

В своем докладе «Глобальные решения по управлению активами сми (MAM)» исследовательская и консалтинговая фирма Technavio прогнозирует, что мировой рынок MAM вырастет на $6,74 млрд в период 2020-2024 годов.

Этому ожидаемому росту способствуют многие факторы. Резкое увеличение числа людей во всем мире, которые подключены к Интернету и хотят передавать ОТТ-контент, желание со стороны профессионалов в области средств массовой информации, чтобы найти большую эффективность рабочего процесса, рост цифровой коммерции и цифровой рекламы, чтобы поддержать его и даже желание медиа-компаний, чтобы защитить сотрудников от COVID-19, позволяя им работать из дома, имея доступ к контенту, хранящемуся в облачном MAM помогают стимулировать этот рост.

Очевидно, что желание хранить и получить доступ к медиа-активам является сильным. Но как насчет возможности найти нужное содержимое, хранящееся в системе MAM? Это не поспевает? Что еще более важно, являются MAMs предлагают больше, чем хранение и открытие? Могут ли они быть более полезными в создании нового контента?

 

Проблема с управлением медиа-активами (MAM) сегодня

Самым слабым звеном в цепочке передачи медиаактивов является генерация метаданных. В то время как современные цифровые камеры, например, имеют возможность генерировать некоторые метаданные автоматически, такие как данные о местоположении GPS, настройки камеры, объектив используется, информация о сцене, дата, время и другая полезная информация, которая только идет до сих пор.

Более подробная информация, например, кто или что находится в кадре, контекст выстрела, такие как пресс-конференция из офиса губернатора и ключевые слова, которые обеспечивают дальнейший контекст, должны быть введены вручную, если введены на всех. Это побеждает, по крайней мере частично, одну из главных причин интеграции MAM в рабочий процесс мультимедиа, а именно повышение эффективности рабочего процесса.

 

Как ИИ может помочь обнаружить потерянный контент

В последнее время, однако, искусственный интеллект алгоритмы стали доступны, что не только удалить тяжелой ручной обзор кадры и генерации этого уровня метаданных, но и сделать это невероятно быстро, что делает быструю работу по повышению существующих метаданных для уже хранящихся кадры и тем самым более полно разблокировать его скрытое значение.

Использование алгоритмов ИИ, таких как речь к тексту, распознавание объектов и распознавание лиц, доступные через TVU Networks’ Движок MediaMind AI для генерации метаданных по кадрам для контента, хранящегося на территории помещения или в облаке в MAM или даже на любой другой существующей цифровой среде хранения данных, значительно упрощает поиск и использование точного желаемого видеоклипа.

Смысл наличия такого уровня метаданных еще больше в том смысле, что он имеет потенциал для преобразования MAMs навсегда. Как? Делая каждое цифровое устройство хранения данных, держащее мультимедиа, просто одним из бесчисленных узлов хранения в вездесущем виртуальном MAM доступно любому, кто имеет правильные разрешения в любое время из любого места с подключением к Интернету.

 

Будущее MAM для трансляции

Ai-улучшенное хранение MAM в телевидении коснется многих рабочих процессов. В редакции доступ к MAM, усовершенствованный ИИ, повысит производительность репортеров и редакторов, которым необходимо найти архивные кадры для истории.

Во время прямых новостей и трансляции по связям с общественностью, такой MAM сделает практичным для шоу-продюсера, чтобы найти сохраненные клипы на лету, которые имеют отношение к тому, что гость или хозяин обсуждает, и для управления, имея этот уровень метаданных сделает его гораздо легче завершить документацию регулярно требуется, чтобы доказать соблюдение правил FCC.

Аналогичным образом, в пост-продукции AI-улучшенной MAM хранения будет легче найти правильный принимает при редактировании и быстро определить архивные клипы для таких вещей, как создание выстрелов или даже подходящие замены выстрелов в некоторых случаях, когда планы меняются.

Но это только начало того, как ИИ-улучшенное хранилище MAM в конечном счете повлияет на создание контента. Однажды в не слишком отдаленном будущем репортеры, пишущие истории, редакторы, населяющие сроки NLE, и другие, смогут начать свой творческий процесс и использовать инструмент для написания сценариев или редактирования сохраненных клипов, которые, по мнению технологии ИИ, могут быть подходящими для выполнения работы.

Например, как телерепортер работает над историей о пересчете голосов в Джордже начинает печатать слова «Брэд Raffensperger» (государственный секретарь Грузии), клип, в котором он говорит: «Похоже, вице-президент Байден будет нести Грузии» автоматически всплывает для репортера, который может сделать выбор, чтобы использовать или игнорировать его. Далее в истории, когда репортер типов «Президент Трамп счетчики», соответствующий клип из 45-минутной речи, сделанной 2 декабря, в котором он изложил обвинения в фальсификации выборов всплывает. Еще раз, репортер может выбрать использовать клип или оставить его из истории.

Когда этот день придет, желание найти правильный видеоклип и возможность на самом деле сделать это будет равномерно совпадают.