Audiovisuelle Medieninhalte sind nicht nur ein wesentliches Instrument für Kommunikation und Unterhaltung, sondern werden auch als nützliche Quelle der modernen Geschichte angesehen. Damit jeder von solchen informativen Dokumenten profitieren kann, ist es wichtig, bewegte Bilder und Töne effizient und kostengünstig in Wörter zu übersetzen. Nehmen Sie am EU-finanzierten MeMAD-Projekt teil, das automatische sprachbasierte Methoden für die Verwaltung, den Zugriff und die Veröffentlichung bereits vorhandener und ursprünglich produzierter digitaler Inhalte in der Kreativbranche entwickelt. Das MeMAD-Projekt konzentriert sich auf Fernsehsendungen und On-Demand-Mediendienste und zielt auch darauf ab, das digitale Geschichtenerzählen zu verbessern.

Über zwei Jahre nach Projektbeginn haben MeMAD-Partner eine Prototyp-Plattform entwickelt, um Fachleuten für audiovisuelle Inhalte zu helfen. Sie haben auch verschiedene Aspekte der Plattform bewertet, wie in einem Blogbeitrag auf der Projektwebsite angegeben. "Es gab vier Bewertungsspuren: Videobearbeitungshilfe, Suche, intralinguale Untertitelung mit Hilfe der automatischen Spracherkennung (ASR) und interlinguale Untertitelung mit Hilfe der maschinellen Übersetzung (MT)."

In demselben Blogbeitrag heißt es auch: "In allen Bewertungen füllten die Teilnehmer nach jeder Aufgabe Formulare vom Typ User Experience Questionnaire (UEQ) aus, die so angepasst waren, dass sie sich auf die Aufgabe selbst und nicht auf die Benutzeroberfläche konzentrierten. Nach jeder Bewertungssitzung gab es eine kurze Semi- strukturiertes Interview. Zusätzlich wurden in der Videobearbeitungshilfe und bei der Suche nach Auswertungen laut denkende Daten gesammelt. " Der Blog-Beitrag fügt hinzu, dass sich ASR-Transkripte und MT als besonders nützlich erwiesen haben, "sowohl bei der Unterstützung der Videobearbeitung als auch bei der Archivsuche, obwohl noch Verbesserungspotenzial besteht."

Im selben Blogbeitrag betonen die Projektpartner, dass auch die Darstellung und Durchsuchbarkeit der Metadaten verbessert werden könnte. "Es wäre vorteilhaft, nach Segmenten suchen zu können, in denen eine bestimmte Person über ein Thema spricht, indem Gesichtserkennungs- und Spracherkennungsdaten kombiniert werden. Segmentlängen müssen ebenfalls untersucht werden, obwohl kürzere Segmente in längeren Videos zu viele Markierungen für ergeben können ein Videobearbeitungswerkzeug zu handhaben. " Der Blog-Beitrag fährt fort: "Zukünftige Bewertungen werden Gesichtserkennung und visuelle Objekterkennung beinhalten. Dieselben Teilnehmer sollten nach Möglichkeit in zukünftigen Bewertungen verwendet werden, da sie bereits mit der Plattform vertraut sind und Ergebnisse vergleichen können."

Neuartige Werkzeuge
Das MeMAD-Projekt (Methoden zur Verwaltung audiovisueller Daten: Kombination von automatischer Effizienz mit menschlicher Genauigkeit) verwendet maschinelles Lernen und Verarbeiten, um das Abrufen von Daten aus großen Inhaltsmengen und aus mehreren Sprachen zu vereinfachen. Ziel ist es auch, Inhaltserstellern neuartige Tools zur Verfügung zu stellen, um Inhalte besser zu strukturieren und die Bereitstellung von Inhaltsderivaten an verschiedene Plattformen wie soziale Medien zu automatisieren. Dank MT, das für Sprachtranskripte und Untertitel verwendet wird, werden Inhalte für neue Zielgruppen in Fremdsprachen verfügbar sein und auch für Menschen mit Hör- und / oder Sehbehinderungen zugänglicher sein. Ein Beispiel für verschiedene Anwendungsfälle von MeMAD ist die automatisierte Transkription, Übersetzung und Untertitelung. Daher können Video-Editoren, die Interviews in einer Fremdsprache bearbeiten, ohne Dolmetscher arbeiten. In einem anderen Anwendungsfall können sehbehinderte Verbraucher mithilfe von automatisch generierten Inhaltsbeschreibungen, die zur Verfügung gestellt wurden, aktuelle Ereignisse verfolgen.

In einem regelmäßigen Projektbericht zu CORDIS heißt es: "Der Schlüssel zur Innovation besteht darin, Creative Industries während der Produktionsprozesse eine gemeinsame Darstellung der Stammdaten zur Verfügung zu stellen, damit die aktuellen dokumentenorientierten redaktionellen Prozesse durch einen strukturierteren Ansatz ersetzt werden können. ""

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