用人工智能重構(gòu)廣播生態(tài)

牛嵩峰 鄺瑤

【摘要】技術(shù)驅(qū)動正在照亮內(nèi)容生產(chǎn)者的前行之路。如何通過人工智能在策劃、采訪、生產(chǎn)、分發(fā)、反饋等全節(jié)目生產(chǎn)鏈上賦能廣播媒體？本文詳盡分析了湖南電臺推進(jìn)的“AI+ 移動音頻”新生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)：用AI 重構(gòu)廣播內(nèi)容生產(chǎn)和廣播資源，未來廣播將是打造基于人工智能技術(shù)的內(nèi)容驅(qū)動型音頻產(chǎn)品。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù) 人工智能 廣播生態(tài)

【中圖分類號】G221 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能（AI）技術(shù)的興起及廣泛運(yùn)用，傳播技術(shù)更新迭代的速度明顯加快，涌現(xiàn)了以算法和聚合技術(shù)為驅(qū)動的“今日頭條”等網(wǎng)絡(luò)平臺。在2018年全國兩會上，政府工作報(bào)告再次提及“加強(qiáng)新一代人工智能研發(fā)應(yīng)用，在醫(yī)療、養(yǎng)老、教育、文化、體育等多領(lǐng)域推進(jìn)‘互聯(lián)網(wǎng)+”。這也就意味著人工智能已經(jīng)成為國家戰(zhàn)略層面的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

如何去探索一條適合廣播媒體發(fā)展的“人工智能+”的媒體融合之路，湖南廣播電視臺廣播傳媒中心（以下簡稱“湖南電臺”）一直在思考。我們期望用技術(shù)來破解媒體融合發(fā)展瓶頸，通過大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)，為包括湖南電臺在內(nèi)的廣播媒體提供內(nèi)容采集、編輯、存儲、分發(fā)、反饋等全生產(chǎn)鏈的專有智能技術(shù)，探索適應(yīng)大數(shù)據(jù)、人工智能時(shí)代的媒介形態(tài)和傳播方式。根據(jù)湖南廣播電視臺（以下簡稱湖南廣電）黨委關(guān)于建設(shè)新型主流媒體的要求，湖南電臺全速推進(jìn)“AI+移動音頻”新生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)，整合運(yùn)營以湖南廣電IP為基礎(chǔ)的優(yōu)質(zhì)音頻資源，基于智能編輯系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)、AI語音交互技術(shù)支持，建構(gòu)起“馬欄山聲態(tài)圈”，與湖南衛(wèi)視、芒果TV等完成芒果生態(tài)“一云多屏”全覆蓋，提高黨媒在音頻領(lǐng)域的新聞輿論傳播力、引導(dǎo)力、影響力、公信力。

一、AI+廣播新技術(shù)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室：用AI重構(gòu)廣播內(nèi)容生產(chǎn)

目前音頻的滲透率遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及視頻，其背后的原因有很多，優(yōu)質(zhì)的音頻內(nèi)容不能海量生產(chǎn)無疑是其中一個重要因素。這樣的行業(yè)痛點(diǎn)如何解決？2017年12月18日，湖南電臺與國內(nèi)領(lǐng)先的語音智能公司科大訊飛股份有限公司簽約，共建國內(nèi)首家AI+廣播新技術(shù)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室——聽說，研發(fā)面向音頻平臺的科學(xué)算法、音頻聚合、內(nèi)容組發(fā)、語音集成等基礎(chǔ)體系，合作探索運(yùn)營新模式。目前聽說實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)上線試用的兩個產(chǎn)品，分別是中文語音文本智能編輯系統(tǒng)和虛擬主播系統(tǒng)。

（一）中文語音文本智能編輯系統(tǒng)

傳統(tǒng)廣播電視臺的語言類音頻內(nèi)容編輯，主要是利用通用的音頻編輯軟件Cooledit Pro、Audition等，此類軟件本身沒有同步文本編輯窗口，需要完全依靠人耳的聽覺控制來進(jìn)行人工剪切和修飾，效率及準(zhǔn)確率不高。如需對應(yīng)音頻的文字內(nèi)容，則需要人工監(jiān)聽音頻內(nèi)容、通過人腦記憶逐字逐句地進(jìn)行聽寫和校對，導(dǎo)致編輯工作繁瑣而枯燥，同時(shí)耗費(fèi)大量工作時(shí)間。

然而，人類最熟悉、最簡單的編輯對象，不是波形圖，而是文字?？紤]到廣播電臺、電視臺、電影制作公司音頻產(chǎn)品生產(chǎn)的高效率剪輯需求，聽說實(shí)驗(yàn)室研發(fā)團(tuán)隊(duì)大膽設(shè)想，充分利用AI語音自動翻譯以及語義識別功能技術(shù)成果，生產(chǎn)了一套高效率的中文語音文本智能編輯系統(tǒng)，顛覆了非線性編輯。在音頻內(nèi)容生產(chǎn)流程中實(shí)現(xiàn)了在文本編輯基礎(chǔ)上的音頻一鍵合成（如圖1所示），能夠大大提高編輯記者的工作效率，解放生產(chǎn)力。

使用該系統(tǒng)，音頻編輯不再需要逐字逐句地進(jìn)行音頻監(jiān)聽，而是通過音頻一鍵轉(zhuǎn)寫文字，直接在文稿編輯窗里進(jìn)行文字剪輯，再通過文稿時(shí)間戳子系統(tǒng)在文字窗口和對應(yīng)的音頻窗口位同時(shí)打上剪輯標(biāo)記，交由人工智能對整篇文字進(jìn)行語義識別，在剪輯點(diǎn)位以及語義的轉(zhuǎn)換點(diǎn)自動進(jìn)行降噪、延時(shí)和淡入淡出等語音信號技術(shù)處理（如圖2所示）。這樣處理后的初稿大量減輕了編輯人員在語音翻譯和信號處理上的工作量，讓編輯能夠集中精力處理關(guān)鍵點(diǎn)位，提高音頻作品的美感和可聽性。

在傳統(tǒng)的音頻編輯系統(tǒng)中，當(dāng)受訪者說錯了某個字或者某個詞，采訪音頻中也沒有相應(yīng)的詞語或者相同意思的句子替代時(shí)，很多時(shí)候只能選擇放棄這部分同期聲；如果同期聲所要表達(dá)的內(nèi)容確實(shí)不能舍棄，只能采用由記者轉(zhuǎn)述的方式來代替，這使得作品的情景感大打折扣；由專業(yè)音頻制作人員后期合成，不但成本高，而且操作有違新聞的真實(shí)性原則。為了解決這一問題，經(jīng)過反復(fù)實(shí)踐，探知采用人工智能的維特比優(yōu)化算法以及梅爾頻率倒譜系數(shù)（Mel-Frequency Cepstral Coefficients， 簡稱MFCC）技術(shù)，可以提取原受訪者人聲特征，建立最新的中文音頻文本同步編輯系統(tǒng)。利用聲紋識別技術(shù)來合成語音，模擬原受訪者的語氣和語感，以達(dá)到逼真的效果。

（二）虛擬主播系統(tǒng)

傳統(tǒng)廣播節(jié)目大都需要通過播音員或主持人運(yùn)用有聲語言來傳遞信息。播音員或主持人是廣播媒介傳播活動中有著不可或缺的環(huán)節(jié)。當(dāng)人工智能產(chǎn)品具備了識稿、備稿、有節(jié)奏的發(fā)聲及擬人形象后，可以通過語音識別和模擬技術(shù)制作仿真?zhèn)€性化虛擬主播，針對不同場景、不同內(nèi)容的要求，提供不同的虛擬聲音，實(shí)現(xiàn)媲美真人的語音合成效果，滿足用戶對主播的定制需求。

聽說實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的“AI新聞主播系統(tǒng)”，在2018年全國兩會上推出《AI主播報(bào)兩會》產(chǎn)品。由人工智能虛擬主播播報(bào)的新聞在湖南電臺《全省新聞聯(lián)播》中首次發(fā)聲，用更為生動的方式解讀政府工作報(bào)告，這種創(chuàng)新兩會報(bào)道的方式受到各界好評。該系統(tǒng)基于科大訊飛的智能語音技術(shù)，結(jié)合廣播行業(yè)新聞播報(bào)的特色與標(biāo)準(zhǔn)，編輯只需在系統(tǒng)中輸入新聞文本，便可一鍵生成音頻。AI主播聲音素材采自湖南電臺首席播音員和資深主播，經(jīng)過編輯處理的語音合成效果在真實(shí)感、表現(xiàn)力上均大幅提升。

此前湖南電臺文藝頻率摩登音樂廣播成功打造的全國首個虛擬主持人——“嘻芮”，憑借在《“嘻芮”秀》《完美假期》《完美的“嘻芮”》等節(jié)目中的機(jī)智表現(xiàn)，以日均吸粉2萬余人的加速度，成為湖南上空的“吸粉女神”。與網(wǎng)紅虛擬主持人“嘻芮”不同的是，“AI新聞主播系統(tǒng)”完全采樣于真人，系統(tǒng)通過大量學(xué)習(xí)、算法優(yōu)化，并結(jié)合新聞播報(bào)專業(yè)規(guī)則，誕生了最擬人化產(chǎn)品，彌補(bǔ)了當(dāng)前機(jī)器播報(bào)音色和音長過于機(jī)械化的缺陷，在停連、重音、語氣、節(jié)奏上越來越像專業(yè)主播一樣控制自如。目前“AI新聞主播系統(tǒng)”正在儲備涵蓋男女聲、高中低音、不同聲音特質(zhì)的主播庫，未來能夠滿足根據(jù)不同場景、不同題材提供不同音質(zhì)的虛擬主播，并根據(jù)新聞情境調(diào)節(jié)語調(diào)和語速，在真實(shí)感、表現(xiàn)力上實(shí)現(xiàn)媲美真人主播的語音合成效果。

（三）人工智能釋放廣播生產(chǎn)效能的應(yīng)用策略

現(xiàn)階段正處于人工智能技術(shù)的新興階段，技術(shù)將走向何方、將產(chǎn)生怎樣的媒體形態(tài)還難以預(yù)測，但技術(shù)發(fā)展的趨勢不會逆轉(zhuǎn)，未來媒體的競爭優(yōu)勢不在于使用人工智能，而在于怎樣用好人工智能。聽說實(shí)驗(yàn)室成立以來，被賦予了改變廣播傳統(tǒng)生產(chǎn)模式的使命，針對廣播內(nèi)容生產(chǎn)者的實(shí)際場景，融合大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等多項(xiàng)技術(shù)，讓廣播內(nèi)容生產(chǎn)更為智能化，在節(jié)目生產(chǎn)、節(jié)目審核、媒資存儲、節(jié)目分發(fā)等環(huán)節(jié)都體現(xiàn)出了長尾效應(yīng)。

在內(nèi)容生產(chǎn)環(huán)節(jié)，“中文語音文本智能編輯系統(tǒng)”為記者、編輯的“耳朵”賦能，省去大量簡單重復(fù)勞動，讓記者、編輯投入更多精力專注于內(nèi)容創(chuàng)作本身；“AI新聞主播系統(tǒng)”可將審定的文本一鍵合成音頻節(jié)目，主播配音制作的過程也得以優(yōu)化。在節(jié)目審核環(huán)節(jié)，通過“中文語音文本智能編輯系統(tǒng)”使后續(xù)的編輯、審核環(huán)節(jié)更為順暢，通過對文字的判斷甄別同步對應(yīng)到相應(yīng)的音頻時(shí)間戳，大大提高監(jiān)聽效能。在媒資存儲環(huán)節(jié)，廣播直播流通過“中文語音文本智能編輯系統(tǒng)”實(shí)現(xiàn)基于語義的自動拆條存儲，并通過智能內(nèi)容管理平臺，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分發(fā)，在充分考慮用戶愛好的基礎(chǔ)上，推薦內(nèi)容讓用戶產(chǎn)生依賴感和信任感。

二、廣播融媒體大數(shù)據(jù)智能實(shí)驗(yàn)室：用人工智能重構(gòu)廣播資源

有學(xué)者把未來媒體內(nèi)容生產(chǎn)的圖景概括為“在未來媒體世界，全息交互延伸用戶感知，現(xiàn)實(shí)世界和虛擬世界將實(shí)現(xiàn)無縫對接；全知數(shù)據(jù)解讀用戶的每一種需求，多終端實(shí)時(shí)提供個性化服務(wù)，所想即所得式的媒體服務(wù)滲透各個場景”。這也就意味著，傳播的流程在技術(shù)驅(qū)動背景下，用戶的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析將真正進(jìn)入信息的集成及反饋體系中，生產(chǎn)流程將得到實(shí)質(zhì)性優(yōu)化。

（一）大數(shù)據(jù)建模勾勒廣播用戶畫像

湖南電臺下轄8套廣播頻率，每年生產(chǎn)420萬分鐘的精品節(jié)目，服務(wù)湖南省7000余萬聽眾。賽立信第三方數(shù)據(jù)顯示，2017年，湖南廣播在長沙市場收聽份額高達(dá)77.3%。如何將大量的聽眾數(shù)據(jù)在新媒體時(shí)代變成服務(wù)聽眾、提升產(chǎn)品價(jià)值的加速器？如何為廣播用戶打造個性化“檔案”？2018年3月28日，湖南電臺與電子科技大學(xué)合作共建國內(nèi)首家廣播融媒體大數(shù)據(jù)智能實(shí)驗(yàn)室——據(jù)說實(shí)驗(yàn)室。實(shí)驗(yàn)室實(shí)行課題制，基于科學(xué)的數(shù)據(jù)分析和受眾研究，并結(jié)合廣播媒體特質(zhì)，以垂直領(lǐng)域的優(yōu)勢內(nèi)容屬性建立數(shù)據(jù)模型。雙方第一階段的開發(fā)重點(diǎn)是廣播聽眾及微信粉絲數(shù)據(jù)分析、目標(biāo)市場受眾數(shù)據(jù)分析、新平臺用戶分析等工作。

（二）矩陣化運(yùn)營搭建粉絲聚合平臺

湖南電臺新媒體系統(tǒng)今年5月上線運(yùn)營，服務(wù)、管理、運(yùn)營中心旗下所有頻率和部門參與自媒體分發(fā)，滿足新媒體所需的數(shù)據(jù)挖掘及分析應(yīng)用，滿足廣播升級的互動營銷、整合營銷需求。

建設(shè)微信、微博矩陣解決了湖南電臺各頻率運(yùn)營微信的痛點(diǎn)，如互動功能開發(fā)不夠、數(shù)據(jù)留存和分析能力較弱、新媒體營銷手段不足等。主要實(shí)現(xiàn)了以下兩方面的功能提升：

1.提升用戶互動體驗(yàn)

在矩陣搭建之前，與受眾的互動更多的是依靠熱線電話以及微信公眾號留言，湖南電臺旗下部分頻率采用了自建或者第三方提供的技術(shù)服務(wù)來實(shí)現(xiàn)喊紅包、活動報(bào)名等互動功能。新媒體矩陣建立后，受眾的互動方式更加多元、互動體驗(yàn)更加完善，包括但并不限于抽獎、調(diào)查問卷、問答、競猜、投票、海選、活動等各種玩法，豐富了各微信公眾號、官方微博的互動手段，吸引了更多的受眾，并對用戶互動留言進(jìn)行留存與篩選等。

以湖南電臺交通頻率《718聽購節(jié)》節(jié)目為例，設(shè)定專屬時(shí)段喊出“買買買”的語音口令，秒殺的商品通常是在3～5秒內(nèi)一掃而空（見圖3）。

通過新媒體矩陣，建立了多向的互動，讓電臺、節(jié)目、主持人、受眾、商家有機(jī)地聯(lián)系起來?；优c節(jié)目緊密配合，可以貫穿節(jié)目播前、播中、播后，由主持人隨時(shí)把控，并能夠即刻接收到反饋，受眾通過極其簡單的操作就可以參與，參與門檻更低。在活動、廣告、微信商城、主播打賞等方面，支持受眾經(jīng)營與新媒體收入模式，達(dá)到廣告客戶、商家、電臺、節(jié)目、受眾的多贏。

2.實(shí)現(xiàn)粉絲數(shù)據(jù)聚合

對傳統(tǒng)廣播來說，受眾研究一直是短板。在矩陣搭建之前，對受眾的研究主要依賴第三方數(shù)據(jù)公司提供的收聽率調(diào)查以及各個微信微博后臺、移動音頻平臺相關(guān)數(shù)據(jù)等。通過矩陣管理，能夠打通各微信、微博及熱線電話用戶數(shù)據(jù)，做到用戶數(shù)據(jù)的統(tǒng)一，實(shí)現(xiàn)同一個用戶不同數(shù)據(jù)記錄的合并管理，能夠?qū)κ鼙娺M(jìn)行統(tǒng)一身份識別，全面收集、篩選、描述、分析受眾數(shù)據(jù)，形成用戶畫像，并為精準(zhǔn)廣告、活動推廣等提供數(shù)據(jù)支撐。同時(shí)，在矩陣建設(shè)中，堅(jiān)持以數(shù)據(jù)獨(dú)立為基礎(chǔ)，將受眾數(shù)據(jù)牢牢掌握在自己手里，確保了數(shù)據(jù)安全和運(yùn)營安全（見圖4）。

三、未來廣播：打造基于人工智能技術(shù)的內(nèi)容驅(qū)動型音頻產(chǎn)品

對于傳媒業(yè)而言，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展不僅僅在檢驗(yàn)傳媒業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程，而且在整個媒體生態(tài)中正逐步引領(lǐng)一場巨大的變革。2017年12月26日，新華社在成都發(fā)布中國第一個媒體人工智能平臺——媒體大腦，生產(chǎn)了第一條機(jī)器生產(chǎn)內(nèi)容（MGC）視頻新聞——《新華社發(fā)布國內(nèi)首條MGC視頻新聞，媒體大腦來了！》；2018年南方財(cái)經(jīng)全媒體集團(tuán)聯(lián)手科大訊飛，通過語音合成技術(shù)模仿真實(shí)主持人的聲音，推出人工智能虛擬主持人，并將其應(yīng)用于財(cái)經(jīng)新聞播報(bào)。在媒體行業(yè)，包括文本、音頻、圖像、視頻和交互等各個方面，“AI+”的模式正在全面擴(kuò)展。

總而言之，以人為本的傳播才是傳媒業(yè)的生存之道。廣播是現(xiàn)存媒體中唯一一個解放人類雙眼的媒介形式，在視覺消費(fèi)超飽和的狀態(tài)下，電視、報(bào)紙、雜志甚至是以互聯(lián)網(wǎng)為依托的各類新媒體，都是以視覺為主的媒介形態(tài)，彼此正面交鋒、拼殺激烈，只有廣播“以聲為媒”，專注于經(jīng)營人們的耳朵，這是廣播得天獨(dú)厚的優(yōu)勢。在私家車保有量逐漸提高的今天，廣播的最優(yōu)排他選擇就是應(yīng)用好聲音，并占領(lǐng)聲音高地。

以湖南電臺為例，就是要依托湖南廣電IP內(nèi)容資源優(yōu)勢，打造基于人工智能技術(shù)的內(nèi)容驅(qū)動型音頻產(chǎn)品，以智能語音交互為特色，依據(jù)用戶畫像，針對每一位用戶精準(zhǔn)提供場景化內(nèi)容，使每個用戶都能收聽到由其選擇的主播為其送達(dá)的符合個性需求的節(jié)目、路況、服務(wù)、廣告。場景化內(nèi)容還可適應(yīng)多系統(tǒng)、多平臺使用，可廣泛適用于智能音箱、智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備、智能家居等，使用戶在多個場景下消費(fèi)所提供的內(nèi)容和服務(wù)。我們期待廣播行業(yè)乃至更為廣泛的音視頻行業(yè)，利用人工智能趨勢下的下一代廣播電視新技術(shù)，引領(lǐng)音視頻內(nèi)容生產(chǎn)進(jìn)入到一個真正人工智能的、海量內(nèi)容生產(chǎn)的革命時(shí)代。

參考文獻(xiàn)

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5.強(qiáng)月新、陳志鵬：《未來媒體的內(nèi)容生產(chǎn)與敘事變革》，《新聞與寫作》，2017年第4期。

（本文編輯：李靜）