Como a Inteligência Artificial oferecerá serviços de acesso mais abrangentes

Como a Inteligência Artificial oferecerá serviços de acesso mais abrangentes

Conteúdo IBC 365

Desde os primeiros dias de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) entrando no debate sobre fluxos de trabalho de transmissão, tem havido um reconhecimento de seu potencial para aprimorar e automatizar o fornecimento de serviços de acesso. Conforme definido pelo órgão regulador de comunicações do Reino Unido, Ofcom, os serviços de acesso constituem “recursos adicionais fornecidos por emissoras que são projetadas para permitir que consumidores com deficiência visual e auditiva tenham acesso a conteúdo de TV”.

Em 2020, isso se traduz em um maior uso de IA e ML para simplificar a criação de legendas e legendas ocultas, bem como transcrições de entrevistas e outros conteúdos para uso interno. E isso não é tudo – como Anupama Anantharaman, vice-presidente de gerenciamento de produto da Interra Systems, comenta: “Hoje vemos transmissores usando plataformas baseadas em ML e AI para completar as legendas automaticamente, verificar os alinhamentos de legenda e áudio, garantir a precisão de legendas e manter pontuações corretas nas legendas.”

Mas, embora haja expectativa de que essas tecnologias permitirão que mais conteúdo seja coberto por serviços de acesso, ninguém espera que elas eliminem totalmente a necessidade de um estágio de revisão manual em. No momento, a precisão do reconhecimento automático de fala tem entre 85 e 90%, enquanto ambientes barulhentos e sotaques ou inflexões não reconhecidas podem resultar em erros. Portanto, uma combinação de AI e ML e revisão manual pode muito bem “ser sempre a melhor abordagem”, sugere Anantharaman.

Shamir Allibhai, fundador e CEO da Simon Says, aponta quatro tecnologias subjacentes da IA: reconhecimento de voz, pontuação automática, identificação de alto-falante e (quando necessário) tradução – que tornam a solução aplicável a uma série de serviços de acesso e transcrição. “Em termos de benefícios básicos, o foco está na velocidade e eficiência do trabalho”, diz Allibhai, observando o potencial da IA ​​para acelerar a conclusão de tarefas repetitivas que muitas vezes podem “desacelerar os fluxos de trabalho”.

Jonathan Morgan, CEO da Object Matrix, acredita que embora a IA seja “extremamente poderosa”, ela “ainda não é perfeita e não está pronta para adoção generalizada” para tarefas de produção ao vivo, em particular. Mas a empresa – cuja solução de armazenamento de objeto MatrixStore se integra às soluções de AI para permitir a marcação de metadados de AI – vê potencial imediato para aplicativos relacionados a arquivamento. “A fala para texto gerada por IA pode ser de uso particular em mídia arquivada, uma vez que – de forma autônoma ou combinada com outra análise de vídeo gerada por IA – eles abrem uma ampla gama de recursos de pesquisa”.