視聴覚メディアコンテンツは、コミュニケーションとエンターテインメントに欠かせないツールであるだけでなく、現代史の有用な情報源と見なされています。誰もがそのような有益なドキュメントの恩恵を受けることができるようにするには、動画と音声を効率的かつ費用効果の高い方法で単語に翻訳することが重要です。クリエイティブ業界内で既存および元々生成されたデジタルコンテンツを管理、アクセス、および公開するための自動言語ベースの方法を開発しているEU出資のMeMADプロジェクトに入ります。テレビ放送とオンデマンドメディアサービスに焦点を当てたMeMADプロジェクトは、デジタルストーリーテリングの強化も目指しています。

プロジェクトのXNUMX年以上にわたり、MeMADパートナーは視聴覚コンテンツの専門家を支援するためのプロトタイププラットフォームを開発してきました。また、プロジェクトのウェブサイトのブログ投稿に記載されているように、プラットフォームのさまざまな側面を評価しました。「評価にはXNUMXつのトラックがありました。ビデオ編集支援、検索、自動音声認識（ASR）による言語内字幕、機械翻訳（MT）による言語間字幕です。」

同じブログの投稿には次のようにも記載されています。「すべての評価で、参加者は各タスクの後にユーザーエクスペリエンスアンケートタイプフォーム（UEQ）に記入し、ユーザーインターフェイスではなくタスク自体に焦点を合わせました。各評価セッションの後、簡単なセミ構造化されたインタビュー。さらに、ビデオ編集支援と検索評価で、思考のデータが収集されました。」ブログの投稿によると、ASRトランスクリプトとMTは「ビデオ編集の支援とアーカイブの検索の両方に役立つことがわかっていますが、まだ改善の余地があります」。

同じブログ投稿で、プロジェクトパートナーは、メタデータの表示と検索性も改善できることを強調しています。「特定の人がトピックについて話しているセグメントを検索し、顔認識と音声認識のデータを組み合わせて検索できると有益です。セグメントの長さも調べる必要があります。ただし、動画が長いと、セグメントが短いとマーカーが多すぎて、処理するビデオ編集ツール。」「将来の評価には顔認識と視覚オブジェクト検出が組み込まれます。同じ参加者は、プラットフォームに精通していて結果を比較できるので、可能であれば将来の評価に使用する必要があります。」

新しいツール
MeMAD（視聴覚データの管理方法：自動効率と人間の精度の組み合わせ）プロジェクトは、機械学習と処理を使用して、大量のコンテンツや複数の言語からデータを簡単に取得できるようにします。また、コンテンツ作成者にコンテンツをより適切に構成し、ソーシャルメディアなどのさまざまなプラットフォームへのコンテンツ派生物の配信を自動化するための新しいツールを提供することも目的としています。音声文字起こしや字幕に使用されるMTのおかげで、コンテンツは外国語で新しい視聴者が利用できるようになり、聴覚や視覚障害を持つ人々にとってもよりアクセスしやすくなります。 MeMADのさまざまな使用例のXNUMXつの例には、自動化された転写、翻訳、字幕が含まれます。その結果、外国語でインタビューを編集するビデオ編集者は、通訳を必要とせずに作業できます。別の使用例では、視覚障害のある消費者は、自動生成されたコンテンツの説明を利用できるようにして、時事番組をフォローできます。

CORDISに関する定期的なプロジェクトレポートでは、次のように述べています。「革新の鍵は、制作プロセス中にマスターデータの共通表現をCreative Industriesに提供し、現在のドキュメント指向の編集プロセスをより構造化されたアプローチで置き換えることができるようにすることです。」

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