Die Rundfunkwelt mit IP-Technologie und Audio-Tagging umkrempeln

Die Rundfunkbranche ändert sich schnell und geht dazu über, Internet-Protokoll (IP)-Technologie für Live- und aufgezeichnete Inhalte zu nutzen. Diese neue Art des Rundfunks hilft, Audio- und Videosignale einfacher zu senden und ermöglicht eine bessere Kontrolle darüber, wie diese Signale verwaltet werden. Ein neues Tool, das dabei helfen könnte, ist Audio-Tagging, das bei Aufgaben wie der Erstellung automatischer Untertitel und der Lokalisierung unerwünschter Geräusche in einer Szene nützlich sein kann.

#Was ist IP-Rundfunk?

IP-Rundfunk ist die Methode, Audio- und Videosignale von einem Ort zum anderen mit Internet-Technologie zu senden. Traditionell wurden Audio und Video über feste Verbindungen mithilfe von Methoden wie Serial Digital Interface (SDI) übertragen. Mit IP-Rundfunk ist es möglich, Software anstelle einiger Hardware-Geräte zu verwenden. Diese Flexibilität ermöglicht es Rundfunkanstalten, ihre Technologie einfacher anzupassen und auszubauen.

Cloud-Technologie und spezielle Programme wie Docker helfen, diese Rundfunksysteme zu skalieren. Skalierung bedeutet, das System je nach Bedarf grösser oder kleiner zu machen. Das kann die Art und Weise verbessern, wie der Rundfunk funktioniert.

#Herausforderungen im IP-Rundfunk

Beim Erstellen von Software für IP-Rundfunk gibt es einige Herausforderungen. Eine ist, sicherzustellen, dass das System mit dem Wachstum umgehen kann. Die Containerisierung der Software bedeutet, dass jeder Teil des Systems unabhängig arbeiten kann. Wenn in einem Teil ein Problem auftritt, stürzt das gesamte System nicht ab. Ausserdem ist das Management von Audio- und Video-Traffic bei gleichzeitiger Vermeidung von Verzögerungen entscheidend.

Echtzeitgeräuscherkennung kann auf viele Arten vorteilhaft sein. Zum Beispiel kann die Identifizierung von unerwünschtem Lärm die Qualität einer Live-Sendung verbessern. Die BBC hat an einem Geräuscherkennungssystem gearbeitet, das hilft, Geräusche zu erkennen, die von einer Show ablenken könnten. Dieses System informiert die Betreiber über unerwünschte Geräusche, damit sie Massnahmen ergreifen können, ohne die Quellen zu wechseln.

#Wie Audio-Tagging funktioniert

Audio-Tagging nutzt künstliche Intelligenz, um Geräusche zu analysieren und Tags zu erstellen, die zusätzliche Informationen darüber geben, was im Audio passiert. Die Integration dieser Tags kann die Barrierefreiheit verbessern, z.B. durch bessere automatische Untertitel für Zuschauer. Ziel ist es, ein flexibles und zugängliches Tool zu schaffen, das in jede Art von Rundfunk-Setup passt, von kleinen Produktionen bis hin zu grossen Netzwerken.

Die Audio-Tagging-Software kann containerisiert werden, was bedeutet, dass sie separat von anderen Teilen des Rundfunksystems arbeitet. Dieses Setup ermöglicht es, das Tagging-System mit verschiedenen Anwendungen zu nutzen, ohne den Code für jede Anwendung neu schreiben zu müssen. Im Grunde genommen schafft es eine effizientere Art, Audio-Tagging zu handhaben.

#Struktur des IP-Rundfunksystems

Der Rahmen für IP-Rundfunk transportiert Audio, Video und Metadaten durch separate Streams. Die Network Device Interface (NDI) ist eine solche Technologie, die diese reibungslose Übertragung ermöglicht. NDI ist ein benutzerfreundlicher Standard, der ein Software-Entwicklungskit (SDK) bietet, das es erleichtert, IP-Rundfunk in bestehende Setups zu integrieren. Diese weit verbreitete Akzeptanz ist sowohl für kleine als auch für grosse Betriebe von Vorteil.

#KI und Audio-Tagging

KI-Modelle, besonders konvolutionale neuronale Netze (CNNs), werden verwendet, um Audio-Tags zu identifizieren. Vortrainierte Audio-Netzwerke, die auf grossen Datensätzen trainiert wurden, können verschiedene Audio-Ereignisse erkennen. Zum Beispiel kann ein spezielles Modell Geräusche wie Sprache oder Umgebungsgeräusche effektiv erkennen.

Die Verwendung von Efficient PANNs reduziert den Ressourcenbedarf für die Echtzeitverarbeitung weiter. Diese Modelle werden entscheidend sein, um den unelastischen Traffic, den Audio- und Video-Streams verursachen können, zu managen.

#Integration von NDI und Audio-Tagging

Der Prozess, Audio-Tagging in ein bestehendes Rundfunk-Framework zu integrieren, erfordert sorgfältige Planung. Mithilfe des NDI SDK kann ein Softwaremodul erstellt werden, um Audio-Tagging zu handhaben. Dieses Modul kann Audio-Frames empfangen, analysieren und dann Metadaten-Frames mit den erkannten Audio-Tags im Netzwerk senden.

Ein Zwei-Ring-Puffer-System wird verwendet, um Audio-Frames zu speichern. Wenn genügend Samples gesammelt sind, werden die Audiodaten zur Analyse an das KI-Modell gesendet. Die Ergebnisse werden dann in Metadaten-Frames formatiert und mit anderen Anwendungen geteilt.

#Beispiel-Workflows

Das containerisierte Audio-Tagging-System kann in mehrere bestehende Rundfunk-Setups integriert werden. Zum Beispiel könnte man inspiriert von dem Projekt der BBC die Audio-Tagging-Software verwenden, um mehrere Instanzen zu erstellen, die gleichzeitig verschiedene Audioquellen verarbeiten können.

In einem anderen Beispiel kann Audio-Tagging die Untertitelung verbessern. Indem Audio durch das Tagging-Modell geparsed und die Ergebnisse durch ein Spracherkennungssystem geleitet werden, können umfassende Untertitel erzeugt werden. Aber Genauigkeit und Latenz bleiben bei diesem Ansatz wichtige Anliegen.

#Herausforderungen bei der KI-Integration

Bei der Integration von KI in den Rundfunk müssen einige Probleme angegangen werden, insbesondere in Bezug auf Genauigkeit und Latenz. Die Latenz misst die Zeit, die benötigt wird, um Audiosamples zu verarbeiten und Vorhersagen zu erstellen. In einem Rundfunk-Szenario können Verzögerungen den gesamten Fluss stören.

Die Auswahl geeigneter Puffergrössen ist entscheidend, um diese Verzögerung zu managen. Kleinere Puffer können die Latenz verringern, aber möglicherweise weniger genaue Vorhersagen liefern, während grössere Puffer die Genauigkeit verbessern, aber mehr Verzögerung verursachen. Experimente zeigen, dass eine Puffergrösse von 48128 Samples einen guten Kompromiss zwischen Genauigkeit und Latenz darstellt.

#Fazit

Die Integration von IP-Rundfunk mit Audio-Tagging hat grosses Potenzial zur Verbesserung von Rundfunk-Workflows. Der Übergang zu IP-Systemen ermöglicht bessere Flexibilität, Skalierbarkeit und Umkonfiguration im Vergleich zu traditionellen Methoden. Containerisierung verbessert auch die Resilienz und Anpassungsfähigkeit des Systems.

Allerdings ist die reale Anwendung dieser Systeme nicht ohne Herausforderungen. Das Management der Latenz und die Sicherstellung der Genauigkeit von Audio-Tagging-Modellen sind entscheidend für einen nahtlosen Rundfunk. In Zukunft wird die Verfeinerung des Codes zur Verwendung direkter SDKs und die Erforschung fortschrittlicher KI-Modelle die Effektivität dieser Systeme weiter unterstützen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration von Audio-Tagging-Technologie in den Rundfunk zwar mit Herausforderungen verbunden sein kann, die potenziellen Vorteile für die Inhaltsproduktion und Barrierefreiheit das Unterfangen lohnenswert machen. Die Bewältigung der Herausforderungen wird den Weg für effizientere und wirkungsvollere Rundfunkerfahrungen in der Zukunft ebnen.