本技術涉及內(nèi)容生產(chǎn)制作，具體而言，涉及一種智能視頻時間線生成系統(tǒng)及方法。
背景技術：
1、隨著短視頻、直播等新興媒介形態(tài)的快速發(fā)展，媒體行業(yè)對內(nèi)容生產(chǎn)的效率、個性化及智能化需求顯著提升。傳統(tǒng)內(nèi)容生產(chǎn)流程主要依賴人工剪輯與編排，存在效率低、成本高、響應速度慢等固有缺陷，難以滿足用戶對實時性、多樣化的需求。此外，多模態(tài)素材的復雜性與異構(gòu)性導致內(nèi)容理解與結(jié)構(gòu)化處理面臨挑戰(zhàn)，現(xiàn)有技術難以實現(xiàn)素材間的精準語義關聯(lián)與場景適配，進一步制約了內(nèi)容生成的智能化水平。
2、在模板化內(nèi)容的生成方面，用戶需求呈現(xiàn)高度多樣化特征。然而，現(xiàn)有工具在智能匹配用戶選擇模板與媒資素材時，由于缺乏動態(tài)權重計算機制和跨域遷移能力，導致成片效果與用戶預期偏差較大，適配僵化問題突出。同時，時間線編排高度依賴人工經(jīng)驗，自動化生成邏輯因靈活性與可調(diào)性不足，難以支持實時迭代優(yōu)化，進一步加劇了人工干預的頻次與復雜度。
3、當前技術中，素材利用率低、模板適配僵化、自動化流程閉環(huán)缺失等問題，已成為制約媒體行業(yè)高效生產(chǎn)的核心瓶頸。如何通過多模態(tài)融合、動態(tài)決策與閉環(huán)優(yōu)化技術，構(gòu)建端到端的自動化生產(chǎn)解決方案，提升內(nèi)容生成的效率與智能化水平，是本領域亟需突破的關鍵方向。
技術實現(xiàn)思路
1、本技術的目的在于，為了克服現(xiàn)有的技術缺陷，提供了一種智能視頻時間線生成系統(tǒng)及方法，通過交互界面實時調(diào)改時間線并觸發(fā)強化學習優(yōu)化模型參數(shù)，形成閉環(huán)迭代流程，解決了傳統(tǒng)視頻制作效率低、模板適配僵化及人工干預頻繁的問題，顯著提升內(nèi)容生成的自動化與智能化水平。
2、本技術目的通過下述技術方案來實現(xiàn)：
3、第一方面，本技術提出了一種智能視頻時間線生成系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：
4、多模態(tài)場景分析模塊，用于通過多模態(tài)深度學習框架對輸入的媒資素材進行聯(lián)合特征提取得到多模態(tài)特征，并進行語義理解，所述媒資素材包括視頻、音頻和文本；
5、智能成片設置模塊，用于根據(jù)用戶選擇的成片類型觸發(fā)跨域適配，判斷素材是否需要遷移處理，并調(diào)用預處理工具鏈完成遷移操作，通過計算md5值進行校驗；
6、動態(tài)權重計算模塊，用于根據(jù)用戶選擇的成片類型初始化特征適配矩陣，通過多頭注意力機制量化模板屬性與多模態(tài)特征的匹配權重，使用構(gòu)建的動態(tài)權重計算模型進行模板與媒資的智能適配；
7、結(jié)構(gòu)化時間線模塊，用于基于動態(tài)權重計算模型，以最大化用戶偏好與內(nèi)容適配度為目標生成初始鏡頭序列、特效節(jié)點及配音插入點，并通過規(guī)則引擎校驗時間線的合理性，自動調(diào)整節(jié)點順序或插入補幀素材；
8、交互反饋模塊，用于通過可視化界面提供時間線節(jié)點的拖拽編輯、權重參數(shù)調(diào)節(jié)及多版本對比功能，記錄用戶修改行為形成反饋數(shù)據(jù)集，并通過強化學習框架動態(tài)更新動態(tài)權重模型的參數(shù)。
9、在一種可能的實施方式中，多模態(tài)場景分析模塊包括：
10、視頻處理單元，用于提取視頻的時空特征，通過目標檢測算法識別鏡頭切換點并分割獨立鏡頭，提取鏡頭時長、運動類型及關鍵幀特征；
11、人臉識別單元，用于檢測視頻中的人臉信息并標注人臉位置、表情標簽及時間戳；
12、音頻處理單元，用于對音頻進行語音識別與說話人分離，并基于預訓練的情感分類網(wǎng)絡提取情感標簽及音樂節(jié)奏特征；
13、文本處理單元，用于對文本進行語義解析與關鍵詞提取，進行跨模態(tài)語義對齊；
14、特征融合單元，用于將視頻、音頻、文本的多模態(tài)特征在統(tǒng)一向量空間內(nèi)進行時間軸對齊與加權融合，生成包含鏡頭分鏡、人臉軌跡、場景語義及語音摘要的結(jié)構(gòu)化元數(shù)據(jù)。
15、在一種可能的實施方式中，所述動態(tài)權重計算模塊包括：
16、時間密度指數(shù)計算單元，用于基于鏡頭出入點數(shù)據(jù)、對象分割數(shù)據(jù)、語音情緒識別數(shù)據(jù)及語義向量化數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整邏輯時間線權重；
17、智能糾錯反饋單元，用于通過規(guī)則引擎檢測時間線中的邏輯沖突或素材缺失并觸發(fā)自動補幀操作。
18、在一種可能的實施方式中，結(jié)構(gòu)化時間線模塊和交互反饋模塊均包括：
19、實時預覽單元，用于在可視化界面中同步展示調(diào)整后的成片效果；
20、敏感內(nèi)容審核單元，用于支持用戶從內(nèi)容、效果、主題及敏感信息多維度審核成片，并記錄用戶調(diào)改行為以構(gòu)建反饋數(shù)據(jù)集。
21、在一種可能的實施方式中，視頻處理單元通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取場景分類及物體檢測特征。
22、在一種可能的實施方式中，特征融合單元通過跨模態(tài)注意力機制對多模態(tài)特征進行加權融合，生成統(tǒng)一的向量化數(shù)據(jù)。
23、在一種可能的實施方式中，所述智能成片設置模塊的跨域適配功能包括：
24、判斷邏輯時間線所需素材的存儲位置，若素材存儲于邊緣節(jié)點則發(fā)起源碼視頻遷移；
25、在遷移過程中通過計算md5值進行數(shù)據(jù)校驗。
26、第二方面，本技術實施例還提出一種智能視頻時間線生成方法，所述方法應用于第一方面任一項的智能視頻時間線生成系統(tǒng)，包括：
27、通過多模態(tài)深度學習框架對輸入的媒資素材進行聯(lián)合特征提取與語義理解，生成包含鏡頭分鏡、人臉軌跡、場景語義及語音摘要的結(jié)構(gòu)化元數(shù)據(jù)；
28、根據(jù)用戶選擇的成片類型觸發(fā)跨域適配，對邊緣節(jié)點存儲的素材進行遷移處理并校驗數(shù)據(jù)完整性；
29、基于動態(tài)權重計算模型，通過多頭注意力機制量化模板屬性與多模態(tài)特征的匹配權重，生成初始鏡頭序列及特效節(jié)點；
30、校驗時間線合理性并通過規(guī)則引擎自動調(diào)整節(jié)點順序或插入補幀素材，生成結(jié)構(gòu)化時間線；
31、通過交互反饋模塊記錄用戶調(diào)改行為并更新動態(tài)權重模型參數(shù)，進行時間線的迭代優(yōu)化。
32、在一種可能的實施方式中，所述動態(tài)權重計算模型，用于：基于時間密度指數(shù)動態(tài)調(diào)整邏輯時間線權重，所述時間密度指數(shù)由鏡頭出入點、對象分割、語音情緒及語義向量化數(shù)據(jù)計算獲得；
33、通過規(guī)則引擎檢測時間線沖突并觸發(fā)自動補幀操作。
34、在一種可能的實施方式中，在生成結(jié)構(gòu)化時間線之后，所述方法還包括：
35、實時預覽調(diào)整后的成片效果，并對敏感內(nèi)容進行多維度審核；
36、將用戶審核行為記錄為反饋數(shù)據(jù)集，并用于動態(tài)權重模型的參數(shù)更新。
37、上述本技術主方案及其各進一步選擇方案可以自由組合以形成多個方案，均為本技術可采用并要求保護的方案；且本技術，(各非沖突選擇)選擇之間以及和其他選擇之間也可以自由組合。本領域技術人員在了解本技術方案后根據(jù)現(xiàn)有技術和公知常識可明了有多種組合，均為本技術所要保護的技術方案，在此不做窮舉。
38、本技術公開了一種智能視頻時間線生成系統(tǒng)及方法，通過多模態(tài)深度學習框架對視頻、音頻、文本進行聯(lián)合特征提取與語義理解，生成結(jié)構(gòu)化元數(shù)據(jù)；基于用戶選擇的成片類型觸發(fā)跨域適配與素材遷移，利用動態(tài)權重計算模型結(jié)合多頭注意力機制量化模板與媒資的匹配權重；以內(nèi)容適配度最大化為目標生成結(jié)構(gòu)化時間線，并通過規(guī)則引擎自動調(diào)整沖突節(jié)點或補幀；用戶可通過交互界面實時調(diào)改時間線并觸發(fā)強化學習優(yōu)化模型參數(shù)，形成閉環(huán)迭代流程，解決了傳統(tǒng)視頻制作效率低、模板適配僵化及人工干預頻繁的問題，顯著提升內(nèi)容生成的自動化與智能化水平。