本文内容整理自「智能媒体生产」系列课程第二讲：视频AI与智能生产制作，由阿里云智能视频云高级技术专家分享视频AI原理，AI辅助媒体生产，音视频智能化能力和底层原理，以及如何利用阿里云现有资源使用音视频AI能力。课程回放见文末。
01 算法演进：视频AI原理
在媒体生产的全生命周期中，AI算法辅助提升内容生产制作效率，为创作保驾护航。
智能生产全链路
智能生产全链路可分为五大部分。传统的媒体生产包含采集、编辑、存储、管理和分发五个流程，随着人工智能技术的兴起，五大流程涉及到越来越多的机器参与，其中最主要的便是AI技术的应用。以下举例说明：
l 采集
在摄像机拍摄时同步进行绿幕抠图，这在演播室或者影视制作场景中是比较常见的。
l 编辑
编辑过程运用到很多技术，比如横转竖、提取封面、叠加字幕等，同时这些字幕还可以通过语音识别的方式提取出来再叠加在画面上。
l 存储
视频在采集和编辑之后，需要存储下来进行结构化分析，像智能标签就是运用在存储场景，从视频中提取出相应的标签，进行结构化的存储，并把视频库中的视频进行结构化关联。
l 管理
存储下来的视频如何管理？如何通过关键词检索到对应的视频？在管理环节，AI可以帮助进行多模态的检索，比如人物搜索等。
l 分发
在存储和管理之后，视频分发也运用到AI技术，比如音视频DNA、溯源水印等版权保护应用。如果通过直播流的方式对广大用户进行直播，那么分发环节还会涉及到直播审核，以免出现直播故障。
基于智能生产全链路，媒体AI全景图应运而生，共分为四个层次：
最上面的层次表达媒体生产的应用场景，包含智能媒资管理、内容智能生产以及视频版权保护。
往下是产品能力，即AI组合达成的能力，比如视频分类、智能封面、智能抠图等。
再往下是AI原子能力，比如语音识别、自然语言处理这些底层的AI能力。
最下是支撑AI能力的基础底座，如编解码和GPU加速等。以上组合起来，生成一张AI运用在智能生产中的全景图。
视频AI原理
视频AI的底层原理究竟是什么？
人工智能发源于机器学习，而机器学习最早只是一种统计手段，像决策树、支持向量机、随机森林等各种数学方法。
随着时代发展，科学家提出一种人工神经网络的计算方法，或者说算法，后来发现人工神经网络可以变得更大、层次变得更深，经过进一步探索发展，在二十多年前提出了深度学习的观点和概念。
所谓深度学习，就是在原先的人工神经网络上，把中间的层次（我们称之为隐含层）扩展成两个层次、三个层次，甚至发展到现在的几十个层次，即可得到更多的输入层和输出层节点。
当神经网络变得更大、更深的时候，机器学习就演化成深度学习，也就是我们现在俗称的AI。
随之而来产生一个问题：如何将AI运用到视频和图像中？
假如有一个1080P的视频，视频大小为1920✖1080，此时一张图像上就存在百万个像素。如果把百万个像素点都放入神经网络中，会产生巨大的计算量，远远超出常规计算机所能达到的上限。
因此，在把图像放入神经网络前需要进行处理，研究人员提出了卷积神经网络，而这也是现在所有图像和视频AI的基础。
在卷积神经网络的标准模型中，图像进入神经网络之前需要进行两步操作：
第一步是卷积层。所谓卷积就是拿一个卷积核（可以简单理解为一个矩阵）和原始图像的每一个卷积核大小的矩阵进行矩阵层的操作，最后得到一个特征图像。由于有多个卷积核，所以一张图片可以提取出多个特征图像。
特征图像直接放入神经网络还是太大，因此，需要进行第二步池化层操作，池化层的作用就是下采样，可采取多种方式，比如把方格中的最大值、平均值或者加权平均值作为最终输出值，形成下采样数据。
在上述例子中，一张图像的大小降低为原先的四分之一，输入到神经网络之后，极大降低了原始数据量，即可进行图像神经网络处理。由此可见，用通俗的话来讲，视频或图像的AI模型必须是由大数据喂出来的。
大数据天然地长在云上，云和AI天然的结合，可以使AI在云上得到较好的发展与运用。
了解视频AI原理之后，如何反过来评价AI的效果？
以典型的分类问题举例，假如有100个视频，需要找出其中出现过人的视频，那么有两个指标可以评价AI模型的好坏：一个是精度，另一个是召回率。
所谓的精度是指，假设AI算法最终找出50个视频，但是检查之后发现，其中只有40个是真正有人的，那么精度计算为40➗50=0.8。
召回率是指，假设这100个视频中真正有人的一共有80个，而AI找出了其中40个，那么召回率计算为0.5。
可以发现，精度和召回率是一对矛盾。假如想提高精度，只要找出来的视频少一点，就可以保证每个找出来的视频都是对的，即精度上升，但此时召回率一定会下降。
现阶段的AI并不完美，也就是说，目前AI还只能辅助视频生产，生产视频的主体还是人。
AI辅助生产
AI辅助生产可以由以下两个示例进行说明。
示例一：通过图片搜索相关图片或视频。Demo显示，输入一张周星驰的图片后，机器虽然不认识这是谁，但是能够从图片中提取此人的外貌特征，然后在视频库里做相应搜索，找出一堆包含周星驰的视频。
示例二：智能横转竖。传统电影和电视剧均为横屏播放，随着移动互联网兴起，这些电影和电视剧需要在手机端进行投放，由此诞生了智能横转竖这样的AI算法，将大量的横屏视频转换成竖屏视频，帮助横屏视频在手机端分发。
电视剧横转竖效果
新闻横转竖效果
02 智能进阶：视频内容理解
智能标签
智能标签基于AI对于视频内容的理解，自动提取视频中的标签、关键词等信息，分析详情会展示为四部分：
第一部分是视频标签，获取视频的类目，视频出现过哪些人物，人物出现的时间点以及在视频中的位置，人物的相似度等。
第二部分是文本标签，会提炼出一些关键词，包括视频文本中出现过的组织机构，比如央视等。
后面两部分为文字识别和语音识别，分别通过图片OCR技术和语音云识别技术实现。
具体示例可在AI体验馆中进行体验，同时，也提供API接入文档进行参考。
体验中心：https://retina.aliyun.com/#/L...
API接入文档：https://help.aliyun.com/docum...
AI是如何从视频中提取出信息的呢？从视频标签的流程图中可以看到，输入一个视频，分别进行两部分操作：
一部分是对视频做抽帧处理，抽帧得到的图像通过人像识别、场景识别、物体识别、地标识别、OCR等图像AI识别模型，提炼出视频标签。
另一部分是把视频中的音频提取出来，然后通过ASR得到文本结果，最后再经过NLP（自然语言处理），提取出文本标签。
智能审核
视频审核的技术原理与视频标签相同，唯一不同的是，视频标签可以理解为一个正向的视频内容理解，而视频审核是负向的，审核需要识别出一些不合规的、有问题的内容，比如鉴黄、暴恐涉政、违规、二维码、不良场景等信息。
视频检索
视频检索的核心技术点是利用标签结果进行视频的分析和查询。
视频检索架构图显示，媒资系统中的视频通过媒资特征入库模块，导入到智能标签分析中，并得到一系列的标签，包括视频标签、文本标签，原始的ASR、OCR结果等，将这些结果连同视频的元数据信息比如标题、描述等，利用ElasticSearch开源服务进行文本信息的倒排索引和查询。
视频检索过程中会涉及到精排模块，这需要由业务层来实现。如果只是从ES中把符合检索条件的结果提取出来，不一定能满足业务层需求，比方说业务层面对政治新闻场景时，会要求把某些人物的搜索结果更靠前排序，而这就是精排模块所需要做的工作。
检索系统一般都会根据业务层排序，接入业务接口模块，由此一个基本的检索系统搭建完成。但是，现在的检索系统只能按照文本检索视频。如何通过一张图片，检索到相似的图片或视频呢？
这涉及到视频DNA检索技术。所谓的视频DNA，就是把视频里面的关键帧或者某一镜头提炼出关键信息，我们把它称之为DNA，并把这些信息放入向量数据库中进行检索，更多内容可通过体验中心和接入文档进行拓展了解。
体验中心：https://retina.aliyun.com/#/DNA
API接入文档：https://help.aliyun.com/docum...
03 能力升级：音视频智能处理
基于视频内容理解，如何对视频进行智能处理？
绿幕抠图
绿幕抠图是在视频拍摄或者采集时，把背景替换成电脑制作的画面。在演播室场景中，实际拍摄时根据需求，在主持人的背后放置绿幕背景或者蓝幕背景。
影视制作场景同样运用到绿幕抠图，比如科幻片中无法实景拍摄的部分，会在后期进行背景叠加或其他处理工作，通过在人物背后放置绿幕的方式，把人物主体提取出来。
绿幕抠图要求输入的是蓝幕或者绿幕视频，分辨率不超过4K，同时输入一张背景图片，即可输出替换背景后的视频。以下为示例说明：一个人从绿幕前走过，替换背景后，变成此人在背景前走路，整体效果非常自然。
视频链接：https://v.youku.com/v_show/id...
视频链接： https://v.youku.com/v_show/id...
如何评价绿幕抠图的质量？首先要处理好边缘溢色，比如在头发边缘，由于原始的图像背景是绿幕，头发缝边缘必然会染上一些绿色，技术上需要把这些边缘溢色擦除掉。
此外，如何真实地呈现透明度，并叠加背后的内容，还有运动模糊，地面阴影等，均是绿幕抠图质量好坏的评价点。
横转竖
横转竖是在移动互联网上分发视频的必备处理手段。
传统人工制作横转竖视频的难点在于：一，需要专业的剪辑软件和制作人员，成本高，速度慢；二，在目标移动比较快的场景中，需要逐帧剪裁，工作量巨大；三，剪裁目标区域后，前后帧难以对齐。因此，横转竖视频更适合由机器制作实现。
智能横转竖的算法流程是：首先对视频进行镜头分割，所谓的镜头分割就是在视频制作中，按照不同拍摄机位的转变，识别镜头的切换，并把不同镜头分割开来。
视频链接：https://v.youku.com/v_show/id...
其次是主体选择，在主体选择时，一般选择画面中最醒目的人作为目标，在上述舞蹈场景中，主体就是这个正在跳舞的人。
然后是镜头追踪，每帧图像做好初期选择之后，下一帧都要跟随目标，即框定的图像跟随这个人进行移动。
最后是路径平滑，镜头追踪完成之后，最终生成的竖屏视频必须是平滑的，不能出现翘边等不良效果。更多内容可参见官网：
体验中心：https://retina.aliyun.com/#/H2V
API接入文档：https://help.aliyun.com/docum...
其他视频智能处理能力
目前，阿里云视频云提供的视频智能处理能力，可分为以下四类：
- ROI提取，即感兴趣区域提取，包括绿幕抠图和横转竖；
- 智能擦除，比如去图标、去字幕；
- 关键信息提炼，比如智能封面，即从视频中提取出最能表现视频的一张图片；视频摘要，提取出视频中最能表现视频的简短视频；
- 结构化分析，比如字幕提取，把嵌入在图像中的字幕自动提取出来；PPT拆条，可以将一个课程视频自动拆成段落。
讲完视频智能处理能力，接下来介绍两项音频智能处理能力：副歌识别和节奏检测。
副歌识别
副歌是指歌曲中的高潮片段。副歌识别有何应用场景？比如，很多音乐APP的试听功能，会直接播放歌曲中的高潮片段，人为进行提取相当麻烦，而副歌识别就能很好地完成任务。
副歌识别的算法流程为：输入歌曲之后，首先进行音乐段落检测，然后提取副歌段落，并进行精调使之更贴合，最后再生成副歌片段。
副歌识别的示例显示，通过调用之后，算法会返回两个结果值，即副歌的开始时间点和结束时间点。
大家可以对返回的结果和音频进行对照，从72秒副歌开始，到102秒副歌结束，副歌识别结果还是非常准确的。
节奏检测
节奏检测即识别音乐中的节奏点，其主要应用场景为视频制作和音乐推荐，比如，通过识别出音乐节奏点，进行鬼畜视频的制作；通过识别音乐的节拍类型，是四三拍还是四四拍，帮助进行音乐分类等。
继续以上述音频示例，节奏检测算法输出两个结果：第一个是节拍时间点，如0.46秒、0.96秒均为节拍时间点；第二个是downbeat时间点，在乐理中解释为重拍，其中0.46秒为第一拍，2.46秒为第五拍，也就是说每四拍为一个小节，每小节的第一拍为重拍，由此检测出该音乐的节奏。
其他音频智能处理能力
此外，视频云还提供其他音频智能处理能力，包括混音，ASR语音识别和TTS语音合成。混音即把两个音乐片段进行叠加，其中涉及到音量增益和自动控制算法。
这些能力进行组合，还可以实现更多玩法，比如歌曲串烧，首先通过副歌识别，把几首歌曲的副歌部分提取出来，然后进行节奏检测，把合适的节拍点合在一起，最终组合成一首完整的歌曲串烧。
04 开箱即用：阿里云媒资服务
基于视频AI原理以及效果，阿里云利用现有资源，提供更方便、更高效的音视频AI使用能力。
MPS服务
MPS是媒体处理的英文简称。阿里云提供针对多媒体的数据处理服务，将媒体处理过程抽象成两种模式：一种是输入音视频等多媒体文件，经过智能化媒体处理，生成一个新的媒体文件，比如之前提到的智能横转竖。
另一种模式是输入一个媒体文件，输出经过媒体处理分析后的一系列结构化数据，比如智能标签或智能审核。
MPS支持多项音视频智能处理能力，此外，MPS的媒体文件类型，既可以输入OSS文件，也支持输入网络URL地址。
MPS接口调用的流程为：
第一步，开通MPS产品，在开通的过程中，控制台会引导进行增加权限等相关操作。
开通MPS产品：https://www.aliyun.com/produc...
第二步，调用MPS的Open API接口，获得Access Key，包括AK的ID和密钥。所有阿里云的Open API都要通过AK和SK访问。
使用RAM服务获取AccessKey：https://ram.console.aliyun.co...
第三步，认真阅读MPS提供的API文档：https://help.aliyun.com/docum...
第四步，针对开发需要，选用不同编程语言，并安装依赖模块：https://help.aliyun.com/docum...
第五步，编写代码。
阿里云MPS服务提供的智能化能力可以分为四个维度：
一是视频内容理解，包含智能标签，智能审核，媒体DNA，媒体DNA是视频检索中的重要组成部分，还有智能封面、视频摘要等。
二是视频智能处理，像横转竖、去图标、去字幕、字幕提取等，从电视剧或电影中抽取出字幕，并输出TXT或者SRT格式，此外，也包括绿幕抠图和PPT拆条等。
三是音频智能处理，包含副歌检测、混音处理、节奏检测和音质检测等。
四是图片智能处理，包含横转竖、去图标和人像风格化。人像风格化可以把一张人像图片风格化成不同的形式，比如把人像进行卡通化，或者进行3D处理。
IMS服务
IMS服务是阿里云近年来新上的服务，全称是智能媒体服务，和MPS服务的区别在于：
IMS服务围绕直播和点播场景，是针对媒体处理的全流程服务，可认为是MPS服务的重大产品迭代和升级。
第一，IMS不仅针对于单个媒体处理过程，而是对于媒体服务全流程、全生产周期的管理和制作；
第二，IMS的集成度更高，不光可以进行单个原子能力的音视频处理，还可以进行媒资管理、工作流触发等，让开发者更方便地使用音视频智能化能力；
第三，IMS更智能，后续所有智能化能力升级后都会集中体现在IMS服务中。
IMS控制台融合了媒资管理，媒资库中的音频视频文件，包括图片、辅助的媒资，都可以通过IMS服务进行展示和管理。
利用多模检索的智能化能力，IMS可以实现多媒体文件的智能化检索。传统的音视频文件检索，只能针对标题或者简介进行，而IMS支持对上传的音视频文件做AI自动分类，并根据分类结果进行搜索，同时，也支持对视频中的文字进行自动识别检索。
比如，新闻联播的画面中出现了“康辉”两个字样，虽然视频文件的标题和简介里都没有出现过“康辉”，但在搜索“康辉”时，AI还是可以搜索识别出此视频文件，这就是多模检索的能力。
Retina多媒体AI体验中心
上述MPS和IMS服务的智能化能力，都需要通过Open API调用或者控制台开通使用，而Retina体验中心可以让大家更方便快捷地进行体验，只需上传视频或图片，就可以直观地得到经过智能化处理后的结果。
例如，在Retina平台，你可以体验人像卡通化的效果，只需上传一张人像图片，经过自动处理，就能获得童话风格的卡通人像图片，更多体验就在：http://retina.aliyun.com/
随着视频与AI技术的发展和演进，AI在媒体生产领域中发挥着越来越重要的作用，以更快的速度、更高的效率完成之前难以实现的事情。
未来，AI将从辅助媒体生产，逐渐转变为直接生产有意义、有价值、有情感的视频，进一步加速媒体生产制作全自动处理进程。
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