O conteúdo da mídia audiovisual não é apenas uma ferramenta essencial para a comunicação e o entretenimento, mas também é visto como uma fonte útil da história moderna. Para permitir que todos se beneficiem desses documentos informativos, é crucial traduzir imagens e sons em movimento em palavras de maneira eficiente e econômica. Entre no projeto MeMAD, financiado pela UE, que está desenvolvendo métodos automáticos baseados em idiomas para gerenciar, acessar e publicar conteúdo digital pré-existente e produzido originalmente nas indústrias criativas. Com foco em transmissão de TV e serviços de mídia sob demanda, o projeto MeMAD também visa aprimorar a narrativa digital.

Depois de dois anos no projeto, os parceiros do MeMAD desenvolveram uma plataforma de protótipo para ajudar os profissionais de conteúdo audiovisual. Eles também avaliaram vários aspectos da plataforma, conforme observado em uma postagem no blog no site do projeto. "Havia quatro faixas de avaliação: assistência na edição de vídeo, pesquisa, legendagem intralingual com a ajuda do reconhecimento automático de fala (ASR) e legendagem interlingual com a ajuda da tradução automática (MT)".

A mesma publicação do blog também afirma: "Em todas as avaliações, os participantes preencheram os formulários do tipo EUQ (Questionário de Experiência do Usuário) após cada tarefa, adaptados para focar na tarefa em si e não na interface do usuário. Após cada sessão de avaliação, houve uma breve entrevista estruturada. Além disso, na assistência de edição de vídeo e nas avaliações de pesquisa, foram coletados dados em voz alta. " A publicação do blog acrescenta que as transcrições de ASR e MT foram particularmente consideradas "úteis tanto na assistência de edição de vídeo quanto na pesquisa de arquivos, embora ainda haja espaço para melhorias".

Na mesma publicação, os parceiros do projeto enfatizam que a apresentação e a capacidade de pesquisa dos metadados também podem ser melhoradas. "Seria benéfico procurar segmentos em que uma determinada pessoa fala sobre um tópico, combinando dados de reconhecimento de rosto e reconhecimento de voz. Os comprimentos dos segmentos também precisam ser examinados, embora em vídeos mais longos segmentos mais curtos possam resultar em muitos marcadores para uma ferramenta de edição de vídeo para lidar ". A postagem do blog continua: "As avaliações futuras incorporarão o reconhecimento de rosto e a detecção de objetos visuais. Os mesmos participantes devem ser usados em avaliações futuras, sempre que possível, pois eles já estão familiarizados com a plataforma e podem comparar resultados".

Novas ferramentas
O projeto MeMAD (Métodos para gerenciar dados audiovisuais: combinando eficiência automática com precisão humana) usa aprendizado de máquina e processamento para permitir a recuperação mais fácil de dados de grandes volumes de conteúdo e de vários idiomas. Também visa fornecer aos criadores de conteúdo novas ferramentas para estruturar melhor o conteúdo e automatizar a entrega de derivados de conteúdo para várias plataformas, como a mídia social. Graças ao MT, usado para transcrições de voz e legendas, o conteúdo estará disponível para novos públicos em idiomas estrangeiros e também estará mais acessível para pessoas com deficiência auditiva e / ou visual. Um exemplo para vários casos de uso do MeMAD envolve transcrição, tradução e legendagem automatizadas. Como resultado, editores de vídeo que editam entrevistas em um idioma estrangeiro podem funcionar sem a necessidade de intérpretes. Em outro caso de uso, os consumidores com deficiência visual podem acompanhar os programas de negócios atuais com a ajuda de descrições de conteúdo geradas automaticamente que foram disponibilizadas.

Um relatório periódico do projeto no CORDIS observa: "A chave da inovação é fornecer às indústrias criativas uma representação comum dos dados mestre durante os processos de produção, para que os atuais processos editoriais orientados a documentos possam ser substituídos por uma abordagem mais estruturada. "

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