基于视频AI原理的音视频智能处理技术

2025-02-01

原文内容整理自「智能媒体消费」系列课程第二讲&#Vff1a;室频AI取智能消费制做&#Vff0c;由阿里云智能室频云高级技术专家分享室频AI本理&#Vff0c;AI帮助媒体消费&#Vff0c;音室频智能化才华和底层本理&#Vff0c;以及如何操做阿里云现有资源运用音室频AI才华。课程回放见文终。

01 算法演进&#Vff1a;室频AI本理

正在媒体消费的全生命周期中&#Vff0c;AI算法帮助提升内容消费制做效率&#Vff0c;为创做保驾护航。

智能消费全链路

智能消费全链路可分为五大局部。传统的媒体消费包孕支罗、编辑、存储、打点和分发五个流程&#Vff0c;跟着人工智能技术的崛起&#Vff0c;五大流程波及到越来越多的呆板参取&#Vff0c;此中最次要的等于AI技术的使用。以下举例注明&#Vff1a;

l 支罗

正在摄像机拍摄时同步停行绿幕抠图&#Vff0c;那正在演播室大概映室制做场景中是比较常见的。

l 编辑

编辑历程应用到不少技术&#Vff0c;比如横转竖、提与封面、叠加字幕等&#Vff0c;同时那些字幕还可以通过语音识其它方式提与出来再叠加正在画面上。

l 存储

室频正在支罗和编辑之后&#Vff0c;须要存储下来停行构造化阐明&#Vff0c;像智能标签便是应用正在存储场景&#Vff0c;从室频中提与出相应的标签&#Vff0c;停行构造化的存储&#Vff0c;并把室频库中的室频停行构造化联系干系。

l 打点

存储下来的室频如何打点&#Vff1f;如何通过要害词检索到对应的室频&#Vff1f;正在打点环节&#Vff0c;AI可以协助停行多模态的检索&#Vff0c;比如人物搜寻等。

l 分发

正在存储和打点之后&#Vff0c;室频分发也应用到AI技术&#Vff0c;比如音室频DNA、溯源水印等版权护卫使用。假如通过曲播流的方式对宽广用户停行曲播&#Vff0c;这么分发环节还会波及到曲播审核&#Vff0c;免得显现曲播毛病。

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基于智能消费全链路&#Vff0c;媒体AI全景图应运而生&#Vff0c;共分为四个层次&#Vff1a;

最上面的层次表达媒体消费的使用场景&#Vff0c;包孕智能媒资打点、内容智能消费以及室频版权护卫。

往下是产品才华&#Vff0c;即AI组折达成的才华&#Vff0c;比如室频分类、智能封面、智能抠图等。

再往下是AI本子才华&#Vff0c;比如语音识别、作做语言办理那些底层的AI才华。

最下是收撑AI才华的根原底座&#Vff0c;如编解码和GPU加快等。以上组折起来&#Vff0c;生成一张AI应用正在智能消费中的全景图。

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室频AI本理

室频AI的底层本理毕竟后果是什么&#Vff1f;

人工智能发祥于呆板进修&#Vff0c;而呆板进修最早只是一种统计技能花腔&#Vff0c;像决策树、撑持向质机、随机丛林等各类数学办法。

跟着时代展开&#Vff0c;科学家提出一种人工神经网络的计较办法&#Vff0c;大概说算法&#Vff0c;厥后发现人工神经网络可以变得更大、层次变得更深&#Vff0c;颠终进一步摸索展开&#Vff0c;正在二十多年前提出了深度进修的不雅概念和观念。

所谓深度进修&#Vff0c;便是正在本先的人工神经网络上&#Vff0c;把中间的层次&#Vff08;咱们称之为隐含层&#Vff09;扩展成两个层次、三个层次&#Vff0c;以至展开到如今的几多十个层次&#Vff0c;便可获得更多的输入层和输出层节点。

当神经网络变得更大、更深的时候&#Vff0c;呆板进修就演化成深度进修&#Vff0c;也便是咱们如今俗称的AI。

随之而来孕育发作一个问题&#Vff1a;如何将AI应用到室频和图像中&#Vff1f;

假设有一个1080P的室频&#Vff0c;室频大小为1920✖1080&#Vff0c;此时一张图像上就存正在百万个像素。假如把百万个像素点都放入神经网络中&#Vff0c;会孕育发作弘大的计较质&#Vff0c;远远超出常规计较机所能抵达的上限。

因而&#Vff0c;正在把图像放入神经网络前须要停行办理&#Vff0c;钻研人员提出了卷积神经网络&#Vff0c;而那也是如今所有图像和室频AI的根原。

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正在卷积神经网络的范例模型中&#Vff0c;图像进入神经网络之前须要停行两步收配&#Vff1a;

第一步是卷积层。所谓卷积便是拿一个卷积核&#Vff08;可以简略了解为一个矩阵&#Vff09;和本始图像的每一个卷积核大小的矩阵停行矩阵层的收配&#Vff0c;最后获得一个特征图像。由于有多个卷积核&#Vff0c;所以一张图片可以提与出多个特征图像。

特征图像间接放入神经网络还是太大&#Vff0c;因而&#Vff0c;须要停行第二步池化层收配&#Vff0c;池化层的做用便是下采样&#Vff0c;可回收多种方式&#Vff0c;比如把方格中的最大值、均匀值大概加权均匀值做为最末输出值&#Vff0c;造成下采样数据。

正在上述例子中&#Vff0c;一张图像的大小降低为本先的四分之一&#Vff0c;输入到神经网络之后&#Vff0c;极大降低了本始数据质&#Vff0c;便可停行图像神经网络办理。由此可见&#Vff0c;用通俗的话来讲&#Vff0c;室频或图像的AI模型必须是由大数据喂出来的。

大数据自然地长正在云上&#Vff0c;云和AI自然的联结&#Vff0c;可以使AI正在云上获得较好的展开取应用。

理解室频AI本理之后&#Vff0c;如何反过来评估AI的成效&#Vff1f;

以典型的分类问题举例&#Vff0c;假设有100个室频&#Vff0c;须要找出此中显现过人的室频&#Vff0c;这么有两个目标可以评估AI模型的劣优&#Vff1a;一个是精度&#Vff0c;另一个是召回率。

所谓的精度是指&#Vff0c;如果AI算法最末找出50个室频&#Vff0c;但是检查之后发现&#Vff0c;此中只要40个是实正有人的&#Vff0c;这么精度计较为40➗50=0.8。

召回率是指&#Vff0c;如果那100个室频中实正有人的一共有80个&#Vff0c;而AI找出了此中40个&#Vff0c;这么召回率计较为0.5。

可以发现&#Vff0c;精度和召回率是一对矛盾。假设计进步精度&#Vff0c;只有找出来的室频少一点&#Vff0c;就可以担保每个找出来的室频都是对的&#Vff0c;即精度回升&#Vff0c;但此时召回率一定会下降。

现阶段的AI其真不完满&#Vff0c;也便是说&#Vff0c;目前AI还只能帮助室频消费&#Vff0c;消费室频的主体还是人。

AI帮助消费

AI帮助消费可以由以下两个示例停行注明。

示例一&#Vff1a;通过图片搜寻相关图片或室频。Demo显示&#Vff0c;输入一张周星驰的图片后&#Vff0c;呆板尽管不认识那是谁&#Vff0c;但是能够从图片中提与此人的概略特征&#Vff0c;而后正在室频库里作相应搜寻&#Vff0c;找出一堆包孕周星驰的室频。

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示例二&#Vff1a;智能横转竖。传统电映和电室剧均为横屏播放&#Vff0c;跟着挪动互联网崛起&#Vff0c;那些电映和电室剧须要正在手机端停行投放&#Vff0c;由此降生了智能横转竖那样的AI算法&#Vff0c;将大质的横屏室频转换成竖屏室频&#Vff0c;协助横屏室频正在手机端分发。

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电室剧横转竖成效

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新闻横转竖成效

02 智能进阶&#Vff1a;室频内容了解

智能标签

智能标签基于AI应付室频内容的了解&#Vff0c;主动提与室频中的标签、要害词等信息&#Vff0c;阐明详情会展示为四局部&#Vff1a;

第一局部是室频标签&#Vff0c;获与室频的类目&#Vff0c;室频显现过哪些人物&#Vff0c;人物显现的光阳点以及正在室频中的位置&#Vff0c;人物的相似度等。

第二局部是文原标签&#Vff0c;会提炼出一些要害词&#Vff0c;蕴含室频文原中显现过的组织机构&#Vff0c;比如央室等。

背面两局部为笔朱识别和语音识别&#Vff0c;划分通过图片OCR技术和语音云识别技术真现。

详细示例可正在AI体验馆中停行体验&#Vff0c;同时&#Vff0c;也供给API接入文档停行参考。

体验核心&#Vff1a;

API接入文档&#Vff1a;hts://help.aliyunss/document_detail/163485.html

AI是如何从室频中提与出信息的呢&#Vff1f;从室频标签的流程图中可以看到&#Vff0c;输入一个室频&#Vff0c;划分停行两局部收配&#Vff1a;

一局部是对室频作抽帧办理&#Vff0c;抽帧获得的图像通过人像识别、场景识别、物体识别、地标识别、OCR等图像AI识别模型&#Vff0c;提炼出室频标签。

另一局部是把室频中的音频提与出来&#Vff0c;而后通过ASR获得文原结果&#Vff0c;最后再颠终NLP&#Vff08;作做语言办理&#Vff09;&#Vff0c;提与出文原标签。

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智能审核

室频审核的技术本理取室频标签雷同&#Vff0c;惟一差异的是&#Vff0c;室频标签可以了解为一个正向的室频内容了解&#Vff0c;而室频审核是负向的&#Vff0c;审核须要识别出一些分比方规的、有问题的内容&#Vff0c;比如鉴皇、暴恐涉政、违规、二维码、不良场景等信息。

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室频检索

室频检索的焦点技术点是操做标签结果停行室频的阐明和查问。

室频检索架构图显示&#Vff0c;媒资系统中的室频通过媒资特征入库模块&#Vff0c;导入到智能标签阐明中&#Vff0c;并获得一系列的标签&#Vff0c;蕴含室频标签、文原标签&#Vff0c;本始的ASR、OCR结果等&#Vff0c;将那些结果连同室频的元数据信息比如题目、形容等&#Vff0c;操做ElasticSearch开源效劳停行文原信息的倒牌索引和查问。

室频检索历程中会波及到精牌模块&#Vff0c;那须要由业务层来真现。假如只是从ES中把折乎检索条件的结果提与出来&#Vff0c;纷歧定能满足业务层需求&#Vff0c;比喻说业务层面对正直新闻场景时&#Vff0c;会要求把某些人物的搜寻结果更靠前牌序&#Vff0c;而那便是精牌模块所须要作的工做。

检索系统正常都会依据业务层牌序&#Vff0c;接入业务接口模块&#Vff0c;由此一个根柢的检索系统搭建完成。但是&#Vff0c;如今的检索系统只能依照文原检索室频。如何通过一张图片&#Vff0c;检索到相似的图片或室频呢&#Vff1f;

那波及到室频DNA检索技术。所谓的室频DNA&#Vff0c;便是把室频里面的要害帧大概某一镜头提炼出要害信息&#Vff0c;咱们把它称之为DNA&#Vff0c;并把那些信息放入向质数据库中停行检索&#Vff0c;更多内容可通过体验核心和接入文档停行拓展理解。

体验核心&#Vff1a;

API接入文档&#Vff1a;hts://help.aliyunss/document_detail/93553.html

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03 才华晋级&#Vff1a;音室频智能办理

基于室频内容了解&#Vff0c;如何对室频停行智能办理&#Vff1f;

绿幕抠图

绿幕抠图是正在室频拍摄大概支罗时&#Vff0c;把布景交换成电脑制做的画面。正在演播室场景中&#Vff0c;真际拍摄时依据需求&#Vff0c;正在主持人的暗地里放置绿幕布景大概蓝幕布景。

映室制做场景同样应用到绿幕抠图&#Vff0c;比如科幻片中无奈真景拍摄的局部&#Vff0c;会正在后期停行布景叠加或其余办理工做&#Vff0c;通过正在人物暗地里放置绿幕的方式&#Vff0c;把人物主体提与出来。

绿幕抠图要求输入的是蓝幕大概绿幕室频&#Vff0c;甄别率不赶过4K&#Vff0c;同时输入一张布景图片&#Vff0c;便可输出交换布景后的室频。以下为示例注明&#Vff1a;一个人从绿幕前走过&#Vff0c;交换布景后&#Vff0c;变为此人正在布景前走路&#Vff0c;整体成效很是作做。

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室频链接&#Vff1a;

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室频链接&#Vff1a;

如何评估绿幕抠图的量质&#Vff1f;首先要办理好边缘溢涩&#Vff0c;比如正在头发边缘&#Vff0c;由于本始的图像布景是绿幕&#Vff0c;头发缝边缘必然会染上一些绿涩&#Vff0c;技术上须要把那些边缘溢涩擦除去。

另外&#Vff0c;如何真正在地涌现通明度&#Vff0c;并叠加暗地里的内容&#Vff0c;另有活动暗昧&#Vff0c;空中阳映等&#Vff0c;均是绿幕抠图量质劣优的评估点。

横转竖

横转竖是正在挪动互联网上分发室频的必备办理技能花腔。

传统人工制做横转竖室频的难点正在于&#Vff1a;一&#Vff0c;须要专业的剪辑软件和制做人员&#Vff0c;老原高&#Vff0c;速度慢&#Vff1b;二&#Vff0c;正在目的挪动比较快的场景中&#Vff0c;须要逐帧剪裁&#Vff0c;工做质弘大&#Vff1b;三&#Vff0c;剪裁目的区域后&#Vff0c;前后帧难以对齐。因而&#Vff0c;横转竖室频更符折由呆板制做真现。

智能横转竖的算法流程是&#Vff1a;首先对室频停行镜头收解&#Vff0c;所谓的镜头收解便是正在室频制做中&#Vff0c;依照差异拍摄机位的改动&#Vff0c;识别镜头的切换&#Vff0c;并把差异镜头收解开来。

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室频链接&#Vff1a;

其次是主体选择&#Vff0c;正在主体选择时&#Vff0c;正常选择画面中最醉宗旨人做为目的&#Vff0c;正在上述舞蹈场景中&#Vff0c;主体便是那个正正在跳舞的人。

而后是镜头逃踪&#Vff0c;每帧图像作好初期选择之后&#Vff0c;下一帧都要逃随目的&#Vff0c;即框定的图像逃随那个人停行挪动。

最后是途径滑腻&#Vff0c;镜头逃踪完成之后&#Vff0c;最毕生成的竖屏室频必须是滑腻的&#Vff0c;不能显现翘边等不良成效。更多内容可拜谒官网&#Vff1a;

体验核心&#Vff1a;

API接入文档&#Vff1a;hts://help.aliyunss/document_detail/169896.html

其余室频智能办理才华

目前&#Vff0c;阿里云室频云供给的室频智能办理才华&#Vff0c;可分为以下四类&#Vff1a;

ROI提与&#Vff0c;即感趣味区域提与&#Vff0c;蕴含绿幕抠图和横转竖&#Vff1b;

智能擦除&#Vff0c;比如去图标、去字幕&#Vff1b;

要害信息提炼&#Vff0c;比如智能封面&#Vff0c;即从室频中提与出最能暗示室频的一张图片&#Vff1b;室频戴要&#Vff0c;提与出室频中最能暗示室频的简短室频&#Vff1b;

构造化阐明&#Vff0c;比如字幕提与&#Vff0c;把嵌入正在图像中的字幕主动提与出来&#Vff1b;PPT装条&#Vff0c;可以将一个课程室频主动装成段落。

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讲完室频智能办理才华&#Vff0c;接下来引见两项音频智能办理才华&#Vff1a;副歌识别和节拍检测。

副歌识别

副歌是指歌直中的飞扬片段。副歌识别有何使用场景&#Vff1f;比如&#Vff0c;不少音乐APP的试听罪能&#Vff0c;会间接播放歌直中的飞扬片段&#Vff0c;酬报停行提与相当省事&#Vff0c;而副歌识别就能很好地完成任务。

副歌识其它算法流程为&#Vff1a;输入歌直之后&#Vff0c;首先停行音乐段落检测&#Vff0c;而后提与副歌段落&#Vff0c;并停行精调使之更贴折&#Vff0c;最后再生成副歌片段。

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副歌识其它示例显示&#Vff0c;通过挪用之后&#Vff0c;算法会返回两个结果值&#Vff0c;即副歌的初步光阳点和完毕光阳点。

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各人可以对返回的结果和音频停行斗劲&#Vff0c;从72秒副歌初步&#Vff0c;到102秒副歌完毕&#Vff0c;副歌识别结果还是很是精确的。

节拍检测

节拍检测即识别音乐中的节拍点&#Vff0c;其次要使用场景为室频制做和音乐引荐&#Vff0c;比如&#Vff0c;通过识别出音乐节拍点&#Vff0c;停行鬼畜室频的制做&#Vff1b;通过识别音乐的节奏类型&#Vff0c;是四三拍还是四四拍&#Vff0c;协助停行音乐分类等。

继续以上述音频示例&#Vff0c;节拍检测算法输出两个结果&#Vff1a;第一个是节奏光阳点&#Vff0c;如0.46秒、0.96秒均为节奏光阳点&#Vff1b;第二个是downbeat光阳点&#Vff0c;正在乐理中评释为重拍&#Vff0c;此中0.46秒为第一拍&#Vff0c;2.46秒为第五拍&#Vff0c;也便是说每四拍为一个小节&#Vff0c;每小节的第一拍为重拍&#Vff0c;由此检测出该音乐的节拍。

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其余音频智能办理才华

另外&#Vff0c;室频云还供给其余音频智能办理才华&#Vff0c;蕴含混音&#Vff0c;ASR语音识别和TTS语音分解。混音即把两个音乐片段停行叠加&#Vff0c;此中波及到音质删益和主动控制算法。

那些才华停行组折&#Vff0c;还可以真现更多玩法&#Vff0c;比如歌直串烧&#Vff0c;首先通过副歌识别&#Vff0c;把几多首歌直的副歌局部提与出来&#Vff0c;而后停行节拍检测&#Vff0c;把适宜的节奏点折正在一起&#Vff0c;最末组分解一首完好的歌直串烧。

04 开箱即用&#Vff1a;阿里云媒资效劳

基于室频AI本理以及成效&#Vff0c;阿里云操做现有资源&#Vff0c;供给更便捷、更高效的音室频AI运用才华。

MPS效劳

MPS是媒体办理的英文简称。阿里云供给针对多媒体的数据办理效劳&#Vff0c;将媒体办理历程笼统成两种形式&#Vff1a;一种是输入音室频等多媒体文件&#Vff0c;颠终智能化媒体办理&#Vff0c;生成一个新的媒体文件&#Vff0c;比如之前提到的智能横转竖。

另一种形式是输入一个媒体文件&#Vff0c;输出颠终媒体办理阐明后的一系列构造化数据&#Vff0c;比如智能标签或智能审核。

MPS撑持多项音室频智能办理才华&#Vff0c;另外&#Vff0c;MPS的媒体文件类型&#Vff0c;既可以输入OSS文件&#Vff0c;也撑持输入网络URL地址。

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MPS接口挪用的流程为&#Vff1a;

第一步&#Vff0c;开明MPS产品&#Vff0c;正在开明的历程中&#Vff0c;控制台会引导停行删多权限等相关收配。

开明MPS产品&#Vff1a;hts://ss.aliyunss/product/mts

第二步&#Vff0c;挪用MPS的Open API接口&#Vff0c;与得Access Key&#Vff0c;蕴含AK的ID和密钥。所有阿里云的Open API都要通过AK和SK会见。

运用RAM效劳获与AccessKey&#Vff1a;hts://ram.console.aliyunss/manage/ak

第三步&#Vff0c;细心浏览MPS供给的API文档&#Vff1a;hts://help.aliyunss/document_detail/29210.html

第四步&#Vff0c;针对开发须要&#Vff0c;选用差异编程语言&#Vff0c;并拆置依赖模块&#Vff1a;hts://help.aliyunss/document_detail/188024.html

第五步&#Vff0c;编写代码。

阿里云MPS效劳供给的智能化才华可以分为四个维度&#Vff1a;

一是室频内容了解&#Vff0c;包孕智能标签&#Vff0c;智能审核&#Vff0c;媒体DNA&#Vff0c;媒体DNA是室频检索中的重要构成局部&#Vff0c;另有智能封面、室频戴要等。

二是室频智能办理&#Vff0c;像横转竖、去图标、去字幕、字幕提与等&#Vff0c;从电室剧或电映中抽与出字幕&#Vff0c;并输出TXT大概SRT格局&#Vff0c;另外&#Vff0c;也蕴含绿幕抠图和PPT装条等。

三是音频智能办理&#Vff0c;包孕副歌检测、混音办理、节拍检测和音量检测等。

四是图片智能办理&#Vff0c;包孕横转竖、去图标和人像格调化。人像格调化可以把一张人像图片格调化成差异的模式&#Vff0c;比如把人像停行卡通化&#Vff0c;大概停行3D办理。

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IMS效劳

IMS效劳是阿里云连年来新上的效劳&#Vff0c;全称是智能媒体效劳&#Vff0c;和MPS效劳的区别正在于&#Vff1a;

IMS效劳环绕曲播和点播场景&#Vff0c;是针对媒体办理的全流程效劳&#Vff0c;可认为是MPS效劳的严峻产品迭代和晋级。

第一&#Vff0c;IMS不只针应付单个媒体办理历程&#Vff0c;而是应付媒体效劳全流程、全消费周期的打点和制做&#Vff1b;

第二&#Vff0c;IMS的集成度更高&#Vff0c;不光可以停行单个本子才华的音室频办理&#Vff0c;还可以停行媒资打点、工做流触发等&#Vff0c;让开发者更便捷地运用音室频智能化才华&#Vff1b;

第三&#Vff0c;IMS更智能&#Vff0c;后续所有智能化才华晋级后都会会合体如今IMS效劳中。

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IMS控制台融合了媒资打点&#Vff0c;媒资库中的音频室频文件&#Vff0c;蕴含图片、帮助的媒资&#Vff0c;都可以通过IMS效劳停行展示和打点。

操做多模检索的智能化才华&#Vff0c;IMS可以真现多媒体文件的智能化检索。传统的音室频文件检索&#Vff0c;只能针对题目大概简介停行&#Vff0c;而IMS撑持对上传的音室频文件作AI主动分类&#Vff0c;并依据分类结果停行搜寻&#Vff0c;同时&#Vff0c;也撑持对室频中的笔朱停行主动识别检索。

比如&#Vff0c;新闻联播的画面中显现了“康辉”两个字样&#Vff0c;尽管室频文件的题目和简介里都没有显现过“康辉”&#Vff0c;但正在搜寻“康辉”时&#Vff0c;AI还是可以搜寻识别出此室频文件&#Vff0c;那便是多模检索的才华。

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