人工智能(AI)及機器學習(ML)一起開始在全球各行各業掀起波瀾,融入到人們的生活每一處。但是這些技術並不是新技術。 Marvin Minsky和Douglas Lenat等名人在20世紀60年代和70年代開創了先河,人類一直在尋求以硅和算法為基礎的合成智能。
不過,只是在最近幾年,該技術才進入一種狀態,可以更輕鬆地應用於已數字化的業務流程。在許多情況下,AI和ML的應用可以提高業務效率,節省成本甚至減少人員。但是,這種技術對流視頻有什麼作用?
流媒體視頻的採用和擴散面臨著一些嚴峻的挑戰,最明顯的是規模和質量。隨著越來越多的人觀看,對高清甚至4K的期望,對交付基礎架構的壓力越來越大(最終導致故障)並且消耗了更多的帶寬,所有這些都共同破壞了最終用戶的體驗。但是,如果視頻發行商可以部署諸如AI之類的計算機智能,它可以自動做出決定以改善交付質量,從而改善體驗,那該怎麼辦?
考慮流服務器和客戶端播放器正在生成多少數據。可以將這些數據自動輸入AI系統,AI可以使用結果來改進傳輸,例如在出現擁塞時通過重新路由到不同的CDN。但這並不能真正解決問題。
仍然有一些用戶在進行切換時體驗到較差的視頻質量。如果同一系統可以在故障發生之前主動進行切換怎麼辦?這就是AI的真正力量-無需輸入即可做出操作決策。當然,隨著時間的流逝,這樣的系統自然會變得更加智能。
但是視頻交付並不是AI可能受益的唯一途徑。以編碼為例。編碼供應商正在嘗試完善考慮場景本身性質的視頻壓縮(即上下文感知)。通過這樣做,可以減少編碼時間(因為並非所有場景都需要相同的壓縮級別),同時仍然可以減小完成視頻的整體大小,從而在不犧牲質量的情況下為最終用戶節省了帶寬。這些情境感知編碼器由智能系統提供支持,這些智能系統有時甚至可以重寫編碼配置文件以優化壓縮,而無需任何人工幹預。
AI也可以通過其他方式用於改善視頻體驗。個性化和推薦怎麼樣?內容發現如何?在這兩種情況下,智能系統都可以瞭解用戶的觀看行為,以至於真正瞭解用戶喜歡觀看的內容,而不僅僅是基於過去的數據。
相反,當與諸如面部識別的技術相結合(例如,使用筆記本電腦上的前置攝像頭)時,系統可以學會理解用戶的情緒狀態,並且與其他數據(如一天中的時間,天氣,日曆活動等),可能會建議用戶最有可能喜歡觀看的跨平臺視頻。結合視頻中的交互性,這可能會導致跨電子商務平臺(如亞馬遜)的非常個性化的推薦。
未來的視頻體驗不只是“向後傾斜”。它將融合社會和商業,它將由數據驅動。
TSINGSEE青犀視頻專注於計算機視覺、模式識別領域的開發與研究,深耕音視頻流媒體領域,圍繞AI、5G、大數據、雲計算、邊緣計算、物聯網、視頻分析等技術,可為用戶提供基於視頻流媒體技術的平臺及行業方案。
隨著發行商部署AI系統(當然是在網絡邊緣以減少延遲),該系統隨著時間的推移變得越來越智能,傳統電視和流媒體之間的差距將會越來越大,二者的視頻體驗將不再相同,傳統電視將被淘汰。
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