AIGC技术在广播电视技术领域的应用研究

苏旻

摘要：随着科技的飞速发展，人工智能技术正逐渐渗透到我们的日常生活之中，为各个行业带来前所未有的变革。在广播电视技术领域，生成式人工智能（AIGC）技术的应用正在为该行业带来深刻的影响。AIGC技术融合了人工智能（AI）与计算机图形学（CG），使得广播电视行业能够在内容创作、制作、推荐、审核等方面实现智能化和高效化。

关键词：AIGC技术；广播电视技术；应用

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.03.037

中图分类号：TN 948，TP 18          文献标志码：A           文章编码：1672-7274（2024）03-0-03

1   AIGC技术概述

生成式人工智能（Artificial Intelligence Graphic Computing，AIGC）利用深度学习、计算机视觉、自然语言处理等AI技术，能够对计算机图形学领域的数据进行分析和处理，从而实现各种创新性的应用。广播电视公司节目的智能剪辑、特效制作、音频处理等都能由AIGC技术来完成。通过实时更新推荐算法，AIGC技术可以确保推荐内容的时效性和准确性，提高节目的观众满意度和收视率[1]。语音识别和机器翻译技术也是AIGC技术重要的功能，在应用过程中，可实时生成不同语言的字幕和语音，为观众提供便捷的跨语言观看体验[2]。

2   AIGC技术在广播电视技术领域的应

用策略

2.1 内容创作与制作

AIGC技术能够自动识别视频中的重要片段和关键信息，并且对原始素材进行智能剪辑。通过深度学习算法，自动生成火焰、烟雾等特效都可以利用AIGC技术来实现，或者根据剧本生成动画角色，这样可以为设计师节省大量的时间和精力，专注于创意和设计本身。三维建模软件中自动生成模型也是AIGC技术的一类使用方法，如建筑物、车辆、角色等模型建设。此外，AIGC技术还可以实现高效的实时渲染，为观众提供更加真实的视觉体验。在使用过程中，可以自动识别音频中的噪音、杂音等，实现智能降噪[3]。AIGC技术能够实现不同媒体形式之间的智能转换，例如，将文字、图片、音频等素材自动转换为视频内容。这将有助于实现内容的高效利用和多样化传播。总之，AIGC技术在内容创作与制作方面的应用具有广泛的前景，能够帮助广播公司提高节目制作的效率和质量，为观众带来更加丰富和多样的视听体验。同时，AIGC技术还有助于激发创意、拓展内容形式，推动广播电视行业的创新发展[4]。

2.2 个性化内容推荐

在电视广播领域，生成式人工智能（AIGC）能够为观众提供个性化的内容推荐。以下是一些应用场景。

（1）推荐系统：AIGC技术利用机器学习和深度学习算法，分析观众的观看历史、喜好和兴趣，为他们推荐个性化的内容。例如，通过智能电视、手机应用等平台，向观众推送相关的视频、音频和图文內容。

（2）自动生成内容：该技术能够根据观众的兴趣和需求，自动生成相关的内容。例如，如果观众喜欢科幻电影，采用AIGC技术进行结合应用，能够生成一部科幻短片，或者为观众推荐一部科幻小说。此外，AIGC技术根据观众的地理位置、时间等因素，能够实现更具针对性的内容推荐。

（3）社交媒体整合：AIGC技术能够将观众的社交媒体行为与电视广播内容相结合，为他们推荐相关的内容。例如，如果观众在社交媒体上关注了一个美食博主，AIGC继而向他们推荐一部美食节目。

（4）语音助手：AIGC可以与智能语音助手相结合，提供个性化的内容推荐。例如，观众通过语音命令向智能语音助手询问推荐内容[5]。

2.3 语音合成

语音合成（Text-To-Speech，TTS）是一种将文本转换为自然语音的技术，语音合成技术在人工智能领域有着广泛的应用，如智能助手、导航系统、自动客服等。以下是关于语音合成的详细说明。

（1）预处理：在文本输入到语音合成系统之前，需要对文本进行预处理。这包括分词、标点符号处理、数字和缩写转换等。预处理有助于提高语音合成的准确性和流畅度。

（2）文本分析：在预处理完成后，系统会对文本进行深入的分析，包括语法分析、词性标注、语义理解等。这些分析有助于生成更自然、连贯的语音。

（3）语音参数生成：基于文本分析的结果，语音合成系统会生成一系列的语音参数，如音素、音调、音量、语速等。这些参数用于描述语音的特征和变化。

（4）语音合成引擎：语音合成引擎是语音合成系统的核心部分，负责将语音参数转换为自然语音。常见的语音合成引擎包括基于规则的方法、统计参数合成和端到端的深度学习方法。

①基于规则的方法：通过一系列预定义的规则和模板生成语音。这种方法的优点是生成速度快，但语音的自然度和连贯性有限。

②统计参数合成：基于大量已有的语音数据和文本数据，通过统计学方法建立语音参数与自然语音之间的关系。这种方法可以生成较为自然的语音，但需要大量的训练数据和计算资源。

③端到端的深度学习方法：使用深度学习模型（如循环神经网络、卷积神经网络和Transformer等）直接学习从文本到语音的映射关系。这种方法在语音的自然度和连贯性方面表现优秀，但需要大量的训练数据和计算资源。

④后处理：生成的语音可能需要进行一些后处理操作，如降噪、平滑和音量调整等，以提高语音的质量和听感[6]。

2.4 智能广告投放

AIGC在电视广播智能广告中的应用具有很大的潜力。

（1）个性化广告内容生成：该功能可根据观众的兴趣、偏好和观看历史自动生成个性化的广告内容。这有助于提高广告的吸引力和观众关注度，从而提高广告效果。

（2）实时广告生成：在电视广播过程中实时生成广告内容，根据节目的实时情况进行调整。例如，在体育赛事直播期间，根据比赛的进展和观众反应生成相应的广告内容。

（3）广告创意优化：通过分析大量的广告数据，找到成功的广告创意模式，从而为广告创意人员提供灵感和指导。这可以帮助广告团队提高广告创意的质量和效果。

（4）跨平台广告优化：AIGC自动为不同的广告平台生成适应性内容，如电视、网络、社交媒体等，确保广告在不同平台上都能获得最佳效果。

（5）广告智能投放：AIGC可以利用大数据分析技术，自动分析观众的观看习惯和行为，为广告主提供精准的广告投放策略。这有助于提高广告投放的效果和回报。

（6）广告效果评估：通过分析观众的反馈和行为数据，对广告效果进行实时评估。这将帮助广告主了解广告的实际效果，以便及时调整广告策略。

总之，AIGC在电视广播智能广告中的应用将极大地提高广告的精准度和效果，为广告主和观众带来更好的体验。随着技术的不断发展，我们可以期待AIGC在未来为广告产业带来更多创新和突破[7]。

2.5 内容审核与过滤

AIGC技术利用计算机视觉和深度学习算法，可以对图像内容进行实时分析。例如，检测画面中的暴力等元素。通过图像识别，对文本内容进行过滤，AIGC技术可以提高节目的质量，确保观众能够观看到健康、有益的节目内容。检测节目中的谩骂、歧视等不良言论。通过对音频内容的识别与过滤，确保节目内容更加文明、和谐。AIGC技术通过大量的训练数据，不断优化内容审核与过滤模型，随着训练数据的积累，可以更加准确地识别和过滤不符合规定的内容，提高审核的准确性和效率。总之，AIGC技术在内容审核与过滤方面的应用具有广泛的前景，能够帮助广播电视公司提高节目质量，确保观众能够观看到健康、有益的节目内容[8]。

2.6 自动化新闻写作

自动化新闻写作是一种利用生成式人工智能技术生成新闻报道的过程，这项技术可以实现根据提供的关键词、事件和主题等信息，自动生成一篇完整的新闻报道。自动化新闻写作的优势在于提高新闻报道的效率和质量，尤其是在信息量庞大、时间紧迫的情况下，迅速生成新聞稿件。自动化新闻写作的流程通常包括以下几个步骤。

（1）数据收集：系统需要收集与新闻报道相关的数据和信息，如关键词、事件、主题等。这些数据需要通过网络爬虫、API接口或人工输入的方式进行获取。

（2）文本分析：系统对收集到的数据进行分析，以提取关键信息、主题和事件。在这个过程中通常应用自然语言处理（NLP）技术，如词性标注、命名实体识别、情感分析等。

（3）生成结构：根据分析结果，系统会构建新闻报道的基本结构，包括导语、正文、结尾等部分。

（4）自动填充：在确定了新闻报道的结构后，系统会利用生成式人工智能技术自动填充内容。这个过程通常采用基于循环神经网络（RNN）或Transformer的生成模型，如GPT系列、BERT系列等。

（5）文本润色：生成的新闻报道可能存在语法、拼写或标点等方面的错误，因此需要采用人工或自动的方式进行文本润色。这个过程通常包括语法检查、拼写检查和自动修正等。

（6）审核发布：生成的新闻报道需要经过人工审核，以确保内容的准确性和合规性。审核通过后，新闻报道可以发布到相应的平台，供读者浏览。

总之，自动化新闻写作是一种结合了生成式人工智能技术和自然语言处理技术的应用，能够满足不断增长的信息需求。然而，由于生成式人工智能技术尚处于发展阶段，生成的新闻报道可能存在一定的偏差和错误，因此在实际应用中仍需要人工审核和修正。

2.7 虚拟主持人与记者

虚拟主持人与记者是利用人工智能技术创建的数字化形象，能够在广播电视节目和网络平台上担任主持人、记者等工作。这些虚拟人物采用生成对抗网络（GAN）、深度学习和其他计算机视觉技术生成，具有高度逼真的外观和行为特征。虚拟主持人与记者的实现涉及多种AIGC技术。以下是一些关键技术。

（1）生成对抗网络（GAN）：GAN是一种深度学习方法，通过两个神经网络（生成器和判别器）的对抗训练，自动生成逼真的数据。在虚拟主持人与记者的场景中，GAN用于生成逼真的图像、动画和语音。

（2）计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”和理解图像和视频的学科。在虚拟主持人与记者的实现中，计算机视觉技术用于识别和分析主持人与记者的形象、表情、动作等特征，从而实现逼真的动画生成和智能交互。

（3）自然语言处理（NLP）：自然语言处理是一门研究计算机理解、处理和生成人类自然语言的学科。在虚拟主持人与记者的场景中，NLP技术用于实现虚拟主持人和记者与观众的智能交互，如回答问题、参与话题讨论等。

（4）三维建模与动画：三维建模技术用于创建虚拟主持人与记者的三维模型，而动画技术则是将这些模型转化为逼真的动作和表情。

通过这些AIGC技术的综合运用，虚拟主持人与记者可以实现高度逼真的外观、动作和语言表达，为广播电视节目带来创新和变革。

3   结束语

展望未来，AIGC技术在广播电视技术领域的应用将为行业带来更多的创新和变革。我们有理由相信，随着技术的不断发展和成熟，AIGC技术将为广播电视行业带来更加繁荣和充满活力的明天。■

参考文献

[1] 郑锋，刘琼，罗琨，等．基于5G超低延时架构的AIGC技术在全国两会报道中的应用[J]．现代电视技术，2023（4）：98-101.

[2] 潘永杰．基于智能算法的视频修复及超高清重制技术应用研究[J]．广播与电视技术，2023（6）：28-32.

[3] 谭景瑜，李璇．以内容为纽带以技术为驱动——央视网2023年两会报道创新应用实践[J]．中国传媒科技，2023（4）：17-22.

[4] 涂凌波，赵奥博．作为基础资源的大数据：AIGC变革下新闻传播活动的再认识[J]．未来传播，2023（3）：9-16.

[5] 雷伟荣，孙善福．高清智能广播电视技术在电视节目制播中的应用[J]．电视技术，2022（8）：181-184.

[6] 靳生斌．媒体融合背景下广播电视技术的转型及未来发展模式探析[J]．中国新通信，2022（17）：76-78.

[7] 冯庆，宁静．基于网络数字化时代背景下广播电视技术的发展探索[J]．网络安全技术与应用，2022（6）：104-106.

[8] 孙善福．基于三网融合背景下的广播电视技术的发展[J]．卫星电视与宽带多媒体，2022（9）：194-195.