走向智能 迈向纵深******
作者:叶明睿(中国传媒大学教授)
在过去一年里,信息技术的发展、国际环境的变化以及新冠肺炎疫情带来的挑战,让媒体持续融合发展在参与社会公共治理进程中更加凸显自身价值,在内容、技术、体制机制、行动路线以及社会责任等方面,也继续朝着更加深入、务实的方向迈进。
技术的不断突破,给主流媒体深度融合实践带来源源不断的创新可能。一方面,主流媒体全面加强可视化内容生产,借助各类传播渠道和传播契机,在政务信息传播、网络直播带货等方面取得显著效果。比如,以中国长安网为代表的政务新媒体粉丝量破千万,以四川观察为代表的主流媒体运营、推广模式成功“破圈”。
另一方面,主流媒体的融合发展在内容与形式上不断拓展,持续衍生出交叉融合的新样态,借助内容跨界融合占领新的传播阵地,在旅游、教育、扶贫、卫生、科技等领域寻求跨平台、跨行业、跨体制、跨业态的深度融合,通过次元破壁实现多维突破。比如,中央广播电视总台为湖北打Call推出的“小朱配琦”公益直播带货,《人民日报》与“丁香园”联手打造“新冠肺炎疫情实时动态地图”,这些都成为主流媒体创新融合方式的生动注脚。
另外,新技术在内容生产方面表现得尤为抢眼。其中,今年全国两会期间,新华社把AI、5G与全息成像技术相结合,打造了3D版AI主播;今年5月,12家省市主流新媒体联合组建全国首个区块链新闻编辑部,借助区块链技术确保内容真实性与透明性。
在互联网发展背景下,“融合”已经成为标记当今时代的符号。对于主流媒体而言,融合之路依然道阻且长。尤其,智能技术参与内容生产的深度、大数据对用户个性化识别服务、媒体实现跨界融合的现实行动路径以及在泛媒介环境下与最广泛人群连接等,都还有待于进一步探索。这些,也将在未来一段时间里继续考验着媒体人的创新和智慧。
《光明日报》( 2020年12月25日 12版)
让“无声世界”感受赛场魅力!带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******
2022年2月4日,第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行,让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念,凝聚中国科技力量,面向世界、面向未来,向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。
本届冬奥会运用最新科技手段,为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道,北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间,为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会,北京电视台上线了智能手语播报数字人,在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报,为听障人士带来精彩赛事报道。
最新数据显示,我国听障人群超过2700万,这部分人群与健听人一样,他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来,传统人工手语翻译工作量大,且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂,语序与正常语序差异大,正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间,还要结合语境进行猜测。
受北京市科委科技冬奥专班委托,北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司,在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下,用3个多月时间,让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习,且翻译准确率高达90%。
在如此短的时间内实现这项高难度动作,智能手语数字人是如何做到,在这背后又有哪些技术创新难点?
在多位业内人士看来,近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层,数据层建设远远不足,并且针对数字人相关产业,底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少,且多以图像、视频等二维平面为主,无法满足AI(人工智能)训练的需求。
同时,因手语语序与中文语序差异大,方言分化更加复杂,且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集,三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外,手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。
凌云光手语数字人产品相关负责人介绍,在建设高质量手语语料库的同时,他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语,并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构,进行数据标注,建设手语语义映射关系,不仅完善了国内手语数据库的建设,也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。
该负责人举例说,基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑,手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑,将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列,包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息,将中文文本语义提炼和精简,形成精准匹配适合手语表达的文本;AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本,根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列,供数字人做表达输入。
该负责人还提到,数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式,通过高精度写实数字人全流程制作方案,可实现一键数字建模,高度还原真人发肤,重新毛孔等细节,更加真实亲切。同时,通过跨模态拟人生成算法,还可以将手语词汇序列,生成相应的动作信息,驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。(姚坤森)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)