Für welche Zwecke und Einsatzbereiche wurde das KI-System entwickelt?
Das KI-System von Aiconix ist für die Medienproduktion und Videobearbeitung konzipiert und automatisiert Prozesse wie Inhaltsanalyse, Transkription, Videoschnitt und Wissensbereitstellung mithilfe von u.a. Deep Learning, Computer Vision und NLP. Es ist modular und lässt sich einfach in bestehende Abläufe integrieren.
Überblick über das KI-System von Aiconix
Aiconix hat sein KI-System speziell für den Einsatz in der Medienproduktion und Videobearbeitung entwickelt. Es automatisiert und verbessert den Produktionsprozess von Medieninhalten mithilfe künstlicher Intelligenz und integriert KI-Prozesse über eine Schnittstelle in bestehende Abläufe und Software. Das System verwendet moderne KI-Methoden wie Deep Learning, Computer Vision und Natural Language Processing (NLP) und kann als Cloud-basierter oder cloud-unabhängiger Dienst bereitgestellt werden.
Wichtigste Ziele und Anwendungsbereiche:
1. Inhaltsanalyse und -optimierung:
Die KI von Aiconix analysiert Inhalte, um die wichtigsten oder relevantesten Teile zu identifizieren. Auf Basis dieser Metadaten können Highlights oder Zusammenfassungen erstellt oder das Tagging für Archivierungszwecke automatisiert werden.
Eingesetzte KI-Methoden:
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Sentimentanalyse mit NLP zur Textauswertung
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Visuelle Mustererkennung mit Deep Learning
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Keyframe-Extraktion mit Computer Vision
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Speech-to-Text (STT) mit Deep Learning
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Maschinelle Übersetzung mit NLP
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Automatische Spracherkennung (ASR)
2. Videotranskription und Untertitelung:
Aiconix bietet Lösungen zur automatischen Transkription gesprochener Inhalte in Echtzeit sowie zur Erstellung von Untertiteln. Dies ist besonders hilfreich, um Live-Inhalte barrierefreier und mehrsprachig verfügbar zu machen.
Eingesetzte KI-Methoden:
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Speech-to-Text (STT) mit Deep Learning
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Maschinelle Übersetzung mit NLP
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Automatische Spracherkennung (ASR)
3. Automatisierte Videobearbeitung:
Aiconix stellt KI-gestützte Werkzeuge bereit, die den Videoschnitt und andere Bearbeitungsschritte automatisieren. Dadurch wird manueller Aufwand reduziert und Zeit sowie Ressourcen eingespart.
Eingesetzte KI-Methoden:
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Computer Vision zur Bildanalyse
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Visuelle Mustererkennung mit Deep Learning
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Speech-to-Text mit Deep Learning
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Maschinelle Übersetzung mit NLP
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Automatische Spracherkennung
4. Wissensbereitstellung:
Zusätzlich zu den genannten Diensten kann Wissen über einen integrierten Knowledge Graph bereitgestellt werden. Dieser lässt sich mit den Ergebnissen früherer Analysen in einer Vektordatenbank kombinieren, um Suchanfragen und Zusammenhänge schneller zu erkennen.
Eingesetzte KI-Methoden:
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Knowledge Graph