智能化媒体系统的设计与开发

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1、 TPMK standardization office【 TPMK5AB- TPMK08- TPMK2C- TPMK18】智能化媒体系统的设计与开发智能媒体系统框架及设计研究Abstract: With the development of big data, cloud computing and artificial intelligence technology, smart media is the trend of media development. This paper designs the framework of smart media system based on t

2、he actual needs of media business and the characteristics of intelligent technology. According to the business process of smart media, which include data acquisition, topic planning, content production, program broadcast, user analysis, data mining and data storage, this paper introduces the charact

3、eristics and selecting methods of different intelligent technologies in different work department. These are helpful for how to construct smart media systemKey words: Intelligent media; Media system framework; Intelligent technology随着大数据、云计算、人工智能、虚拟增强现实、物联网等技术的不断发展，其对于商业智能化变革作用越发凸显，人们未来工作和生活也必将离不开智能

4、技术。这些新兴技术看似前不久还远离媒体行业，但正飞速的向传媒业推进。随着技术的变革，用户接受信息的习惯也在发生着巨大改变，不再拘泥于传统的收看和收听。外部环境和内部结构的变化成为媒体机构进行智能转型的动力。对于电视台、广播、报纸和新媒体等机构来说，在媒体智能化发展的道路上提早布局、稳步推进已经成为必经的战略路径。针对智能媒体系统的应用需求和技术前景，本文设计智能媒体系统框架，并分析开发这个系统不同模块所需要的智能技术和工具，最后探讨构建智能媒体系统时技术与工具的选择准则。1 智能媒体系统研究现状和意义1.1智能媒体系统智能媒体系统是为了实现媒体的策、采、编、播、控各个环节及整体运行的智能化，将

5、智能技术、现代通信技术、计算机网络技术等与媒体的业务相结合，通过对用户的感知和互动，为其提供更优质的服务体验的系统。它具有互动、开放、智能特征，系统中不仅包含了智能化软硬件，还融合了以用户为中心的理念，改变了传统媒体策、采、编、播、控等一系列技术环节，让用户不再只是被动的信息接收者。随着新媒体的快速发展和用户接收信息的方式多样化，传统媒体受到了很大的冲击，用户依赖社交应用获取新闻已经占主导，数据显示我国民众通过社交媒体获得70%以上的外界信息胡正荣. 媒体的未来发展方向:建构一个全媒体的生态系统J. 中国广播,2016,(11):48-52.。正是因为社交媒体的共享、互动和信息快速传递的特点吸

6、引着广大用户。未来媒体发展趋势是平台化、智能、场景化、沉浸式的，媒体应当在把握自身求实性和权威性等优势的基础上，构建智能媒体系统，将互动、共享、信息的实时传递融入系统中，以为用户提供优质、个性化的服务为目标，让媒体行业焕发新的生机。1.2智能媒体系统发展现状1.2.1智能媒体技术研究现状学界和业界针对智能媒体系统进行了一些研究和实践。在媒体策采编播控各个环节智能媒体技术的运用都开展了相关的研究。数据新闻、机器人写作和新闻的自定义推送等已经有了相当成熟的理论支持和实践经验。无人机、机器新闻、虚拟增强现实、智能硬件及大数据等技术不断向媒体行业渗透，使得信息采集、加工、传播与交互主体逐渐泛化，大大拓

7、展了过往由人所主导的媒体空间(向安玲，2016)向安玲.全息、全知、全能未来媒体发展趋势探析J. 中国出版,2016,(02):3-7.。物联网技术应用于媒体领域也是智能媒体发展的重要方向，媒体进化呈现出“万物媒介化”和“人媒介物”三位一体化的趋势(曹三省等，2016)曹三省,苏红杰. 物联网+媒体:当下与未来J. 新闻与写作,2016,(11):7-10.。智能媒体可在云技术的支持下对海量信息分类、过滤，将基于受众生成的价值服务于受众(王垚，2015)王垚,齐建明. 大数据背景下智能媒体的人本特性探析与展望J. 科技创新导报,2015,(30):30-31.。程耀东等(2015)指出媒体大数

8、据智能服务平台涉及到的技术包括分布式采集技术，海量数据管理技术，网络媒体行为分析技术和智能推荐技术程耀东,周旭,王聪.基于媒体大数据的智能服务平台技术研究J.现代电视技术,2015(04): 26-29.。Taha Osman(2014)利用语义技术实现了数字图像的智能索引和检索 Osman, Taha; Thakker, Dhavalkumar; Schaefer, Gerald.Utilising semantic technologies for intelligent indexing and retrieval of digital imagesJ. COMPUTING, 2014,

9、 9(96): 651-668.。Fortino G等（2008）利用GRID、P2P和代理技术，开发了内容分发网络(CDN) Fortino. G, Russo. W. Using P2P, GRID and Agent technologies for the development of content distribution networksJ. FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF GRID COMPUTING THEORY METHODS AND APPLICATIONS, 2008, (2

10、4):180-190.。今日头条在实现智能化过程中使用的技术主要包括社交和用户行为分析、自然语言处理和图像识别技术、基于机器学习的推荐技术、实时海量数据处理技术和人群精准定位技术(吕尚彬等，2016)吕尚彬,刘奕夫.传媒智能化与智能传媒J. 当代传播, 2016, (04): 4-8.。1.2.2 智能媒体系统的研究现状国内外学者对智能媒体系统开展了初步探索。彭兰(2016)从信息生产的角度分析了智能媒体可能的发展方面：用户分析与匹配的场景化、智能化与精准化；新闻生产的机器化、智能化与分布式；新闻传播的泛在化、智能化与新闻体验的临场化；互动反馈的传感化与智能化 彭兰. 智媒化:未来媒体浪潮新媒

11、体发展趋势报告(2016)J. 国际新闻界, 2016 (11): 6-24.。Georgios Gardikis等提出了一种媒体生态系统的架构，在其中终端用户和服务提供商可共享和发布基于多媒体的服务 Gardikis Georgios, Xilouris George Kourtis Anastasios, Pallis Evangelos, Negru Daniel, Chenv Yiping, Anapliotis Petros. Media Ecosystem Deployment in a Content-Aware Future Internet ArchitectureJ.IEE

12、E Symposium on Computers & Communications,2011,34(17):544-549.。Georg Gntner等(2006)提出了智能媒体框架，其中包括智能媒体资产管理系统、推荐系统、元数据系统、视频导播系统和实时播报系统 Gntner G, Behrendt W, Buerger T, et al. State of the Art Report Intelligent Media FrameworkJ. 2006.。曹彬等(2010)开发了一种基于云计算平台Live Mesh的流媒体应用系统，可实现不同终端之间的即时切换和断点续播曹彬,程久军,闫春钢

13、. Study for the Streaming Media Application Based on Live Mesh of Cloud ComputingJ. 计算机科学, 2010, 37(11):92-96.。JNKLiu等(2005)研制了一个基于人工智能技术的智能财经新闻摘要系统，可对财经新闻进行在线分析 Liu, JNK; Dai, HH; Zhou, L. Intelligent Financial News Digest SystemC.9th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Informat

14、ion and Engineering Systems, PROCEEDINGS:LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE2005(3683): 112-120.。智能媒体关键技术包括大数据、云计算、机器人、无人机、人工智能(Artifical Intelligent, AI)、虚拟现实(Virtual Reality, VR)、增强现实(Augmented Reality, AR)、推荐系统等软硬件技术，这些技术适用于媒体系统的不同环节。尽管今天有很多媒体机构尝试在生产的某些环节运用智能技术，提升了这些环节的生产效率，但是大部分媒体并不能将智能技术融入

15、到生产的各个环节，没有实现整个媒体机构的智能化，因此智能媒体系统的构建还需要深入探索。2 智能媒体系统框架通过对媒体现实环境和已有研究的深度分析，本文提出智能媒体系统框架，如图1所示。系统由5个层次组成：智能终端层、交互层、数据分析层、数据存储层和智能媒体云平台。最上层为智能终端层，用户通过智能终端设备接入智能媒体系统。能够接入系统的设备包括电视机、电脑、手机、平板电脑、车载设备、手表或其他智能设备。交互层提供用户与系统交互的界面，在智能搜索引擎和智能分析引擎的支撑下，一方面系统根据用户信息（包括用户的基本信息，以往的收视行为，用户订购业务和用户评价等），进行用户画像，为用户提供媒体内容和广告

16、的精准推送；另一方面也为用户提供智能媒体搜索和智能媒体导航功能，让用户自主选择内容；同时，系统接收用户对系统服务的反馈，进一步了解用户需求，为系统优化提供支持。第三个层面是数据分析层，在海量数据的基础上，通过数据建模，实现数据挖掘。在对媒体数据和用户数据建模分析的基础上，进行选题的策划，节目编排设计，用户群分类，用户画像，节目效果的分析和评价等，实现对智能媒体策、采、编、播、控各环节的决策支持。第四个层为数据存储层，在云平台的支撑下，存储海量的媒体资源信息和用户信息以及其他相关信息，包括基础数据、索引和元数据等等。媒体资源信息包括媒体机构制作的内容，自媒体产生的内容，素材库等。最下层为系统的云

17、平台，是我们实现智能媒体系统所必须的支撑平台。通过智能技术的引入，降低媒体的生产成本，提高生产效率，及时、准确、精细地进行内容生产和服务。图1 智能媒体系统框架3构建智能媒体系统关键技术和工具及其选择准则3.1智能媒体系统关键技术和工具本文结合媒体生产环节，将构建智能媒体系统涉及到的关键技术和工具分成7类：智能媒体数据采集、智能媒体内容策划、智能媒体制作、智能媒体内容播出、媒体数据分析、媒体数据挖掘和数据存储技术，并整理出目前可以使用的部分工具和软件，如表1所示。表1. 智能媒体系统主要技术表智能媒体技术类型相关技术和工具工具示例（Tool Examples）工具提供商智能媒体数据采集数据采集

18、Flume：实时日志收集系统ClouderaQuickCode：可从多种数据源获取数据，生成自定义视图Sensible Code CompanyNeedlebase：可编写代码自动化抓取公开网站信息Google八爪鱼(Bazhuayu)：可抓取超过98%的网页数据及60%的移动端数据深圳视界信息技术有限公司媒体数据采集Banjo：收集了全球十亿级的公共服务信号，其中包括急救服务、社交媒体、交通、气象服务以及其他一些数据源。Banjo数据清洗Google Refine：完成数据清洗Google智能媒体内容策划媒体信息检索Bing Autosuggest API：向Bing 发送部分搜索请求，用户

19、获得建议列表MicrosoftBing News/Image/Video/Web Search API：向Bing 发出新闻、图像、视频等请求，用户获取搜索结果Microsoft广告媒体策划Google Ad Planner：可以用于确定各种网站的访问量，统计用户结构、地理位置、语言等信息Google智能媒体制作语音与文本相互转换Speech API：语音转换成文本工具Google Bing Speech API：语音转换成文本，及文本转换成语音Microsoft语言翻译Translate API：提供超过90 种语言的翻译功能Google情境化语言处理Entity Linking Intel

20、ligent Services：情境化语言处理工具Microsoft文本编辑Bing Spell check API：拼写检查工具MicrosoftARDuSee：面向智能手机的现实增强平台，整合了百度移动搜索和地图功能百度智能媒体内容播出媒体作品推荐Recommendations API：个性化产品推荐Microsoft智能搜索和个性化新闻推荐百度移动APP 8.0：采用了AI、自然语言处理和深度学习等技术，实现智能搜索和个性化新闻推荐百度语音控制DuEr(百度秘书)：语音控制的AI个人助理百度语音、图像和视频识别Vision API：图像识别工具Google深度语音2：基于巨大神经网络的语

21、音识别工具百度阿里云ET 视频、图像和语音识别的整体解决方案套件阿里巴巴智能对话机器人阿里小秘 AI 客服阿里巴巴新闻报道机器人Dreamwriter, 中国第一个新闻报道机器人腾讯媒体数据分析图像情感识别Emotion API：情绪识别Microsoft人脸检测及识别Face API：人脸识别MicrosoftVideo API，从视频中进行人脸跟踪、移动检测等MicrosoftYoutu腾讯优图开放平台：人脸识别等腾讯数据分析SAS：统计分析工具NORTH CAROLINA州立大学SPSS：统计分析工具IBMCrystal Reports：报表类工具SAPTableau：数据可视化分析工具

22、Tableau非结构化文本数据分析Cloud Natural Language APIGoogle媒体数据挖掘机器学习Azure Machine Learning：机器学习可视化平台MicrosoftSAS Enterprise Miner：数据挖掘工具SASAmazon Machine Learning：机器学习软件AmazonCloud Machine Learning：机器学习软件GoogleGoogle Cloud Machine Learning：使用户可以构建机器学习模型的托管服务，集群上训练GooglePrediction API ：机器学习及预测分析工具GoogleLangua

23、ge Understanding Intelligent Service (LUIS) ：语言理解软件Microsoft百度大脑，百度的人工智能平台百度Paddle，百度开源的深度学习框架百度DT PAI 基于阿里云的机器学习平台阿里巴巴数据挖掘SAS Enterprise Miner：数据挖掘工具SASRapidMiner ：大数据挖掘和图像分析RapidMinerKNIME：数据挖掘KNIME媒体数据存储云计算阿里云：包括GPU，可用于视频解码，图形渲染，深度学习，科学计算等应用场景阿里云AWS：提供计算、存储、数据库、分析、联网、移动产品、开发人员工具、管理工具、物联网、安全性和企业级应

24、用程序等服务。Amazon百度云：提供云服务、GPU等百度数据来源：高盛，互联网公司的最新研究进展和研究成果，管理咨询公司的相关研究报告，企业调研虽然媒体生产各方面的技术和流程已经成熟，或正向智能化迈进，但在确定一个选题、制作一个节目或节目片段时都需要进行策划。在策划时，可以利用大数据技术进行数据挖掘和分析，挖掘数据背后隐藏的内容和线索，发现数据背后的民生、经济、文化、时政等热点问题，据此产生选题和节目创意。媒体大数据的来源很广，最大的来源是各种网站，包括社交媒体网站。在互联网的时代，每个人都是一个信息源。大量原创和衍生信息出现在网络，媒体运用智能技术进行实时的内容采集。数据采集工具很多，例如

25、Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集媒体数据；QuickCode可从多种数据源获取数据，生成自定义视图；Needlebase可编写代码自动化抓取公开网站；Bazhuayu可抓取超过98%的网页数据及60%的移动端数据，这些软件或技术都可以为媒体所用。还可以利用无人机、拍摄机器人、无线射频识别和传感器技术等形成高效、实时、互动的智能内容采集系统。对采集到的数据进行清洗和有效管理，例如自动分类、自动摘要、自动查重及相似性分析、自动聚类等知识管理技术；方便人们对资源的随时调取，进行数据挖掘。在媒体内容制作时，可以用到的技术和工具有：语音文字互换技术，情景化语言处理工具、虚拟/增强现

26、实技术、机器人等等完成内容的制作，文字的撰写。在媒体内容播出时，可以采用智能推荐技术，为用户量身定做个性化推荐节目单。为了实现智能化推荐，可以对收集到的受众信息，进行情感识别、人脸识别、声音图像识别等，采用数据挖掘、分析工具进行深度挖掘。云计算技术可以作为智能媒体系统的支撑技术，用于存放海量的媒体大数据。3.2构建智能媒体系统技术和工具选择准则可以说智能媒体系统是一类复杂的管理信息系统，将由许多子系统和模块构成。在构建智能媒体系统时，不同类型的技术如何运用，外部系统和工具如何与智能媒体系统对接，如何为媒体机构业务各环节相融合，为其提供智能支撑是系统设计开发人员需要认真研究的问题。系统设计开发人

27、员不但具备系统开发设计的丰富知识，还要熟悉媒体机构的具体业务流程和特点，根据媒体机构的具体业务需要和信息系统的需要，形成开发智能媒体系统的规范流程。目前可供选择的技术和工具很多，并且新的技术和工具层出不穷，如何确保智能媒体系统有长的生命周期，需要在需求分析、系统设计和系统实现上认真研究，包括技术和工具的选择。选择技术和工具的基本准则是确保智能媒体系统有以下几个特点：整体性：智能媒体系统是由若干子系统和模块构成的有机整体，所以所选择的技术和工具要保证系统整体效应最大化。开放性：智能媒体系统需要与外部系统接口，甚至可能接入新的技术和工具。安全性：确保媒体内容的版权不被盗用；确保用户信息的安全不被泄

28、露。标准化：标准化是实现各个环节各个层次之间信息互联互通的基础。自组织自适应性：智能媒体系统融入了以用户为中心的理念，一方面系统根据用户的个体需求进行自学习和自组织，另一方面系统根据媒体机构运行的需要进行自学习和自组织。预见性和前瞻性：技术和工具在飞速发展，而一旦系统完成开发，再想替换为新技术和工具会有很大难度，这就要求在设计开发本系统时，在选择技术和工具时，有预见性和前瞻性。容错能力强：智能媒体系统的用户数量庞大，系统运行时可能会遇到这种那种错误，所以要确保系统在出错时，仍能在一定程度上完成预期的功能并能从错误状态自动恢复到正常状态。4 结语智能媒体系统是一个复杂的系统，涉及的要素多，需要考虑的因素广，本文在对智能技术和媒体机构的研究分析基础上，提出了一个智能媒体系统框架，并分析开发这个系统所需要的智能技术和工具，最后探讨构建智能媒体系统时选择技术与工具的原则。研究成果以期对媒体机构进行智能化转型提供借鉴和参考。进一步的研究将设计智能媒体系统原型，为媒体智能化转型积累经验。参考文献