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江苏省广播电视总台侯方天
摘要：本文主要介绍了一款基于云架构的智能拆条系统，描述了其“本地收录+云端智能拆分”的设计架构、业务运行流程、智能处理模块的设计思路以及实际部署和应用情况。通过该系统可以实现业务部门对传统坐播类新闻栏目快速、准确地智能拆分，从 而为传统媒体和新媒体融合业务提供大量优质、可靠的新闻短视频资源。
关键词：云计算智能拆条媒体融合
一、 概述
江苏广播电视总台目前正处于传统媒体与新媒体业务融合 的快速发展期，IPTV、我苏网、荔枝新闻客户端、 等新媒体蓬勃发展，适配新媒体渠道发布的内容资源需求量呈 现快速增长趋势。作为新媒体发布的重要手段之一，短视频业 务越来越受到用户的青睐。如何快速、高效的把用户感兴趣的 传统新闻内容加工处理，第一时间在新媒体端发布，成为了媒 体融合过程中需要解决的一个问题。
江苏广电总台融媒体新闻中心新媒体部原先部署了一套 拆条系统，可以通过人工操作，把传统媒体内容进行拆分处理，生成新闻短视频，但该系统存在灵活性不足、效率 偏低、工作模式僵硬、兼容共享能力较差等问题，无法适 应融合媒体环境下新媒体端对于新闻短视频业务的快速生产和分发需求。
基于云架构的智能拆条系统，可以满足上述需求。利用云 计算先进的思路和理念，通过在虚拟服务器上部署相关智能拆 分服务，可以快速实现对传统坐播类新闻栏目的智能拆分。同时通过相关接口对接，实现拆分后的新闻短视频在新媒体端的 快速分发，从而为传统媒体和新媒体端提供大量优质、可靠的 新闻短视频内容。
二、 系统设计
1、总体架构设计
如图1所示，基于云架构的智能拆条系统主要由台内智能收录子系统和云端智能拆条子系统两部分组成。
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图1智能拆条系统架构
台内智能收录子系统部署在总台办公网一侧，负责把包 括央视频道、省级卫视频道以及江苏省内的市县地面频道的 主要新闻栏目按需进行收录，供后续拆条使用；在节目收录 的同时，配合云端生产模块，实现节目的边收录、边迁移、边拆分，在节目收录结束5分钟内即可完成整档节目智能拆 条；收录信源目前主要来自IPTV，两者之间通过网闸进行安 全隔离。
云端智能拆条子系统部署在江苏广电总台荔枝云平台上，通过平台的调度管理、智能拆条、转码合成、迁移和出库分发 等服务，实现视音频素材的智能拆分和发布。 2、流程设计
智能拆条系统的运行流程设计如图2所示，主要流程节点
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TELEVISION ENGINEERING
行业专题I 融合媒体专题
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图2运行流程设计图
3、智能处理模块设计
作为智能拆条系统的核心能力，智能处理模块主要通过转 场识别、人脸识别、字幕识别、语音识别等技术，精确定位素 材拆条的入出点，提取到相关辅助信息，并驱动后续转码合成 服务，自动、高效、准确的实现素材拆分。 智能处理模块处理的对象目前主要是传统坐播类新闻栏 目，拆条的结果是把整档节目自动拆分成多段
“主持人播报+ 新闻报道"的短视频，视频名称为新闻报道画面的主标题，总 体设计流程如图3所示，主要包括语音识别和画面识别两部分。
分发
包括信源收录、智能处理、素材合成迁移入库、人工核对和数 据分发。
1)
信源收录前，需先对信源质量进行检测，确认信源同收录
频道名称是否对应；随后通过收录下单页面，按实际需求，进 行自主下单；收录系统按照下单内容，在对应时间段，按对应 的视音频编码格式和采样比特率，对相关节目进行收录；收录 过程中，每隔2分钟同步生成一段收录文件，并迁移至云端指 定路径下，同时按照云端接口规范，向调度管理模块发起智能 处理请求。
2)
智能处理核心服务调用包括片头识别、人脸识别、语 音识别以及字幕识别在内的智能处理能力，对迁移素材进行 智能分析，获得拆分素材的入出点时间、素材名称、素材时 长等信息。
3>合成服务根据拆分素材的入出点时间信息对素材进行 合成操作；转码服务把合成的源码素材进行转码，生成适 合在新媒体平台预览使用的低码率素材；迁移服务把高低 码率素材迁移至云端指定路径下，并向调度管理模块发起 入库请求；调度管理模块依据相关接口规范，实现素材的 入库操作。
4)
拆条人员登录智能拆条系统内容库，核查智能拆条完成 情况，_旦发现拆条不准确，可以通过人工拆条界面，对相关 素材内容进行调整。
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5)
拆条完成的素材，可通过系统图文编辑页面直接进行新
媒体编辑，可通过下载页面把素材下载到本地后进行二次加工， 还可通过相关接口对接，实现同IPTV 、荔枝云融合新闻模块、 内容云模块以及其它新媒体客户端的素材共享。
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图3智能处理模块流程设计
语音识别主要通过对指定音频通道的音频基带信号进行解 析，按照语音断句记录每个识别语句的起始时码、结束时码和
识别的文本，识别结果记录在与物理素材同名的x m l 文件中，
后续智能处理服务会读取该文件，并以文件中的相关分段时间 为基础，初步确认拆条素材的入出点。上传串联单和文稿辅助 语音识别，可以提升识别的准确性。
画面识别主要包括关键帧识别、人脸识别和字幕识别。关 键帧识别主要通过提取视频画面的关键帧，
然后同恃征库进行 匹配分析，最终准确定位识别素材所属的栏目名称，准确定位 新闻的开始和结束位置；人脸识别主要通过同主持人人像库的 匹配分析，确认主持人画面的精确定位，为后续智能处理区分 主持人画面和其他画面提供基础数据；字幕识别技术可以自动
识别新闻标题并转化为文字，成为拆条素材的内容名称。
智能收彔模块自肋下单
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图4关键帧识别管理
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图5人脸识别管理
融合媒体专题I 行业专题
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图6字幕识别管理
三、系统部署
依据设计方案，智能拆条系统在总台办公网和公有云上进 行了部署。
办公网一侧主要在总台6楼收录机房部署了三台收录服务 器、两台交换机和一台网闸，用于承担收录任务；每台收录服 务器支持8通道，共可保证24路信号的同时收录；收录的文 件经楼层交换机和出口交换机，通过两根MSTP 专线，迁移 至云端部署的收录迁移服务器的指定路径下。
公有云一侧共在12台虚拟服务器上部署了相关服务，承 担了智能拆条、转码合成、素材迁移和出库推送等任务。系统 同时完成了同IPTV 集成播控平台、荔枝云融合新闻模块、荔 枝云内容库模块的接□开发，可以实现素材的交互共享。
四、系统应用
目前，智能拆条系统主要提供的应用服务包括以下内容： 节目收录：通过图形化操作界面，可以对包括央视频道、 省级卫视频道以及江苏省内的市县地面频道的主要栏目、网络 IP 流以及SD I 信号进行收录，收录素材可直接供节目制作和 发布使用。
图8智能拆条收录界面
智能拆条：对于传统坐播类新闻新闻栏目，如《新闻联播》、 《江苏新时空》、《新闻空间站>，智能拆条系统可以准确高
效的完成智能拆条任务，每一条拆条任务都以该段新闻的主标 题为任务名称，呈现在内容库页面。
图9智能拆条内容库界面
人工剪辑：对于非传统坐播类新闻节目，如互动类、访谈类、 脱□秀类节目，可以通过智能拆条系统的人工核查和修改界面， 进行人工拆条操作，最终生成的素材可在内容库页面显示。图10智能拆条人工剪辑界面
(下转第18页）
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TELEVISION ENGINEERING
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1、 采用分体式液晶拼接系统
系统采用分体式架构，将驱动单元、电源、液晶屏体三大 部分系统性分离，有效保证系统运行的安全和稳定，支持视频、RGB、网路信号在拼接显示墙上以单屏、M x N拼接、任意开 窗口、任意缩放、跨屏漫游等多种方式显示。
2、 电源外置，集中供电
教学磁板
图6电源系统示意图
外置集中供电单元为1U机箱，采用电源机箱+电源模块 的设计，一个机箱满配4个电源模块，“3+1”冗余备份。其 中3个为供电模块，1个为备份模块，当其中1个供电模块发生故障时，备份模块可以S动接替工作，保证屏幕的正常供电。
集中供电单元可提供3路直流电源输出，为10-12个拼接单
元供电，采用菊花链方式通过电源电缆连接，最大距离1〇〇米。
旋压皮带轮
具有均流输出、功耗状态显示、工作状态进行监测等功能，并
实现远程拼接墙开关控制。
3、拼接屏、拼接控制器一体化设计
显示系统的信号处理机箱采用大容量高速FPGA阵列和 CrossPoint数字多总线数据路由交换的处理机制，处理模块支持
在线热插拔，系统扩容时仅需增加处理模块即可，系统扩展性强。
五、相关建议
1、 打造融媒体中心不仅仅是一项技术工程，更是媒体机 构和职能的优化重组，在职能设置上突出核心部门，在核心部
门要聚焦关键职能，在行政保障上合并部门重复职能，最终形
成适宜融媒体发展的"职能一矩阵式"组织架构。
2、 实行采编分离，成立统一的采访中心，将原有分散在 各媒体的记者统一管理，按照全媒体记者"一专多能”的要求
进行培养使用。
3、以用户为中心，以大数据分析为依据，在节目制作方 面改变原来由上而下的内容生产模式，从选材上要更加关心用
户所聚焦的话题、创新制作方式和表现手法，以大家喜闻乐见
的形式说事聊天，这样从内容和形式上吸引观众，进而提高传
播效果，起到引导众、服务众的作用。_
(上接第11页）
多平台发布：系统具备在、微博、H5等新媒体端 发布能力，通过接□对接，实现同IPTV、荔枝云融合新闻 和内容云的数据交互，用户可以将收录或者拆分好的素材 快速分发，供第三方平台使用。
图11智能拆条图文稿件编辑界面
新闻协同监看：系统具备统一展示界面，作为协同指挥平 台视频汇聚来源之可按节目来源、创建时间、画面质量等 筛选条件，集中展示收录和拆条内容，供新闻记者选题和节目 制作使用。
图12智能拆条协同监看界面
五、结语
媒体融合是新形势下媒体发展的必然结果，基于云架构的 智能拆条系统可以快速、高效地把整档新闻节目生成新闻短视 频，供新媒体端使用，满足了传统新闻内容第一时间在新媒体 端发布的需求。目
前，系统每天平均收录节目30档，智能拆 条条目120条，手动核查修改拆条条目170条。与此同时，受智能处理能力的限制，系统目前仅对传统坐播类新闻栏目有 着较好的智能拆分效果，后续将尝试引入人工智能、神经网络、智能挖掘等技术，进一步提升新闻业务智能化拆条水平，同时 使系统具备为综艺片段化、电视剧小视频化、广告可分析等业
务提供技术支撑的能力。■
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