El desarrollo de tecnologías basadas en Inteligencia Artificial (IA) ha abierto la puerta a nuevas posibilidades de catalogación, aprovechamiento y monetización de los archivos de media. Sistemas de detección avanzados como los de Microsoft Azure, Google o IBM permiten la automatización de tareas repetitivas y de procesos que normalmente conllevarían una cantidad mayor de tiempo y recursos, especialmente en las áreas de producción, catalogación y gestión de media. ¿Cómo nos ayuda esta tecnología a sacar el máximo provecho de nuestros recursos? Le dejamos las claves aquí.
La Inteligencia Artificial se ha abierto paso en el sector audiovisual en los últimos años, ganando especial peso en la industria de broadcast y media. Cada vez son más las soluciones que cuentan con sistemas de Inteligencia Artificial para el desarrollo de parte de sus tareas de edición y gestión de contenidos, especialmente aquellas más repetitivas y que por tanto son más susceptibles de ser automatizadas.
En este sector, el área de principal aplicación de esta tecnología es la de catalogación y extracción automática de metadatos directamente de la media. Su aplicación en este campo reduce exponencialmente el tiempo necesario para catalogación de contenido, cercana al tiempo real gracias a la IA. Aplicado a la realidad del día a día de una cadena de televisión, puede proporcionar herramientas de análisis potentes que pueden ser utilizadas incluso en eventos en directo. Sin embargo, los beneficios de estas tecnologías no se reducen a la extracción de información, ya que la precisión, la inmediatez y el gran volumen de información que se obtiene abren la puerta a muchas otras aplicaciones prácticas.
Gracias a la integración de estas herramientas en la plataforma de gestión de media VSNExplorer MAM, desde VSN hemos observado algunas de las aplicaciones principales y más provechosas de estas herramientas.
Búsquedas avanzadas: el gran volumen de información generado a partir de cada archivo de media permite realizar búsquedas mucho más precisas gracias al mayor número de parámetros aplicables. De esta manera es más sencillo adaptar la búsqueda a las necesidades concretas del usuario, reduciendo el número de resultados devueltos por el sistema, que se centra sólo en aquellos que realmente sean de utilidad para los profesionales. Además, gracias a los procesos de machine learning es posible entrenar a estos sistemas para que se adapten a los usos habituales y necesidades del usuario. Un ejemplo sería la identificación de personas desconocidas, que pasarían a ser reconocidas a partir de ese momento, tanto en los nuevos archivos introducidos en el sistema como en los más antiguos.
Recuperación de segmentos específicos: gracias al análisis de contenido realizado por los sistemas de Inteligencia Artificial, es posible recuperar no solo archivos de media completos, sino también segmentos de vídeo procedentes de distintos archivos que se correspondan con unos criterios de búsqueda específicos, incluyendo mark-in y mark-out, sin tener que seleccionar manualmente los segmentos dentro de cada archivo de vídeo. De esta manera, pueden encontrarse con una rápida búsqueda todos los fragmentos de vídeo con las declaraciones de un político sobre un tema determinado en un mitin, goles o faltas en un partido de fútbol, o momentos clave en una serie de televisión.
Creación de contenido más rápida y sencilla: a través de herramientas de edición de vídeo como Wedit, integrado en la plataforma VSNExplorer, sería posible generar clips de vídeo unificando todos los segmentos extraídos de forma automática y creando así una pieza de vídeo ya editada y lista para emisión, como resúmenes de partidos, noticias destacadas o incluso trailers de películas o series, de forma mucho más rápida y ágil.
Monetización de contenidos: mediante la integración de estas herramientas, los sistemas de gestión de media consiguen un mayor control sobre los ficheros, tanto recientemente ingestados como previamente disponibles en una unidad de almacenamiento, facilitando la reutilización y aprovechamiento de contenido ya disponible. De esta manera se evita la creación de contenido duplicado o redundante, ahorrando tiempo y obteniendo un contenido de mayor calidad para la audiencia.
Generación automática de subtítulos: gracias a las funciones de análisis del lenguaje, transcripción (speech-to-text) y traducción automática de las herramientas de inteligencia artificial, es posible generar subtítulos en una amplia variedad de idiomas de forma automática. Estas herramientas permiten iniciar procesos de audio-a-texto en múltiples idiomas, ofreciendo junto al texto su distribución por segmentos con los tiempos de entrada y salida marcados.
Moderación de contenidos: necesaria en muchas ocasiones dependiendo de la legislación del lugar en que el contenido vaya a ser emitido. Los sistemas de reconocimiento del sentimiento, análisis de imagen y objetos y análisis del lenguaje natural permiten la detección automática de contenido sensible o para adultos, tanto en la imagen como en la capa de audio, que de esta manera puedan ser bloqueados, adaptados o eliminados directamente desde un el editor de vídeo, como Wedit.
Para saber más sobre los beneficios y aplicaciones prácticas de la IA, así como las soluciones disponibles para los sectores de Broadcast y Media, visite nuestra página web. Para ver herramientas de IA aplicadas a la gestión de media en acción, visítenos en IBC 2018 stand 7.B19.
