Ngày nay, sự cạnh tranh của các công ty truyền thông đã không còn dừng lại khi các trận đấu kết thúc, mà còn có trận chiến khốc liệt khác chờ đợi phía sau – nơi mà AI có thể đưa highlights lên sớm nhất đến người xem là một lợi thế lớn. Hôm nay hãy cùng Digalyst xem các công ty này tạo ra highlights và cách ứng dụng AI vào cuộc chiến.
Cách mà các highlights được tạo ra khi không có AI
Thông thường, khi nói đến việc tạo ra video highlight trận đấu, người ta thường nghĩ ngay đến một quy trình mang đậm chất thủ công. Mà ở đó các nhà đài sẽ có đội ngũ lớn biên tập viên chuyên sản xuất các video nói trên. Ta có thể hình dung đơn giản quy trình như thế này:
Đầu tiên các editor sẽ lấy các cảnh quay của toàn bộ trò chơi đồng thời đánh dấu các sự kiện đáng nhớ. Tiếp đến, họ tiếp tục xem qua nó và cắt nó thành các đoạn clip chứa bàn thắng hay các pha xử lý đỉnh cao cùng với các drama trong trận đấu, những thứ mà người xem quan tâm. Cuối cùng các editor sẽ ghép chúng thành một chuỗi duy nhất kết hợp thêm các hiệu ứng đồ họa chuyển tiếp. Những đoạn clip này sẽ được đưa đến người xem thông qua các trang mạng xã hội hoặc các chương trình truyền hình.
Ta có thể thấy đây là một quy trình quá nặng chất thủ công và đặt ra bài toán về hiệu xuất cho các nhà đài.
Một số vấn đề của cách sản xuất này có thể nêu ra như sau:
Các vấn đề khi sản xuất highlights thủ công
Với độ dài của các sự kiện thể thao, các editor có thể mất hàng giờ chỉ để tạo ra một video highlight duy nhất. Trên hết nhu cầu highlight video ngày nay ngày càng cao khi chúng được sử dụng với nhiều mục đích khác nhau. Từ là bản ghi tổng hợp các sự kiện nổi bật cho những người xem đã bỏ lỡ trận đấu đến đưa chúng lên các phương tiện truyền thông hay dùng trong mục đích quảng cáo.
Và vấn đề ở đây là thực tế các editor sẽ không có quá nhiều thời gian làm điều đó. Với mạng xã hội ngày nay, người đưa được nội dung lên đầu tiên sẽ nhận được nhiều sự chú ý nhất. Mặc dù chất lượng cũng là một yếu tố tiên quyết nhưng sẽ không còn quá nhiều ý nghĩa nếu video lên trễ.
Cuộc đua thời gian này ngày càng trở nên khốc liệt hơn trong những năm gần đây, do sự phát triển của công nghệ số. Giờ đây, bất kỳ người hâm mô nào cũng có thể dùng smartphone để ghi lại các khoảnh khắc hay các tình huống drama trên sân và tung lên mạng xã hội ngay lập tức.
Vì vậy ta cần một công cụ nhanh hơn để làm việc này. Và đã đến lúc AI tham chiến.
Tạo ra Highlight tự động với AI
Để tăng tốc quá trình tạo nên các highlight thể thao, các nhà cung cấp phương tiện truyền thông đang tìm cách để AI phân tích cảnh quay trận đấu và tự động chọn ra những khoảnh khắc đáng chú ý. Và các công ty công nghệ cũng có sự phát triển mạnh mẽ trong các thuật toán AI và Machine Learning nhằm đáp ứng các nhu cầu mới của thị trường. Vậy ta hãy xem cách tiếp cận của AI trong cuộc chiến này sẽ như thế nào:
Phân tích âm thanh
Trong cách tiếp cận này, ta không cần cố tiếp cận tất cả những gì diễn ra trên sân, mà sẽ tiếp cận thông qua cách các khán giả phản ứng với chúng. WSC Sports là một trong những nhà đài đầu tiên sử dụng cách này.
Bằng cách phân tích âm thanh, thuật toán sẽ chọn ra bất kỳ điều gì khác thường, chẳng hạn như khán giả đang cổ vũ hoặc trọng tài tranh cãi với người chơi – và chọn các clip tương ứng để đưa vào bộ sưu tập.
Với cách tiếp cận này, thuật toán sẽ phân tích ra bất kỳ điều gì khác thường, như việc khán giả đang hào hứng cổ vũ mạnh mẽ hay trọng tài đang tranh cãi với các vận động viên. Sau đó chọn ra các đoạn clip tương ứng.
Tuy nhiên, cách tiếp cận này lại tỏ ra kém hiệu quả với các môn thể thao có ít khán giả trực tiếp như bộ môn golf chẳng hạn. Hay có thể kể đến các trận đấu không có khán giả do vấn đề dịch bệnh covid thời gian gần đây. Và ngay cả khi có khán giả thì phương pháp này đôi khi cũng sẽ bỏ sót một số khoảnh khắc tinh tế trên sân giữa huấn luyện viên và vận động viên.
Lựa chọn điểm nổi bậc
Một cách tiếp cận khác để tìm ra những khoảnh khắc đẹp nhất của trận đấu là dùng các API nhận dạng trực quan nhằm phát hiện các đặc điểm chung cho những khoảnh khắc đáng nhớ như: các tình huống va chạm mạnh, đánh tay cao, giơ tay hoặc người hâm mộ đứng dậy.
Các API như vậy được cung cấp công khai và được cung cấp bởi Amazon và IBM. Ngoài ra còn có các giải pháp độc quyền được xây dựng dựa trên nhận dạng đối tượng từ các công ty như AnyClip. Sau khi được hỗ trợ bởi phân tích dữ liệu, thuật toán xác định độ dài cần thiết của clip để cắt, chỉnh sửa những phần không cần thiết và ghép video lại với nhau. Tuy nhiên phương pháp này phải có sự đào tạo cho AI rất nhiều cho việc nhận thức các tình huống trên
Điện toán nhận thức
Biết được những sai sót của các phương pháp đã đề cập, chúng ta hãy xem xét giải pháp có thể xác định những khoảnh khắc đáng chú ý trong nội dung video một cách nhanh chóng và chính xác, nhưng cũng có thể làm như vậy mà không cần đào tạo sơ bộ và cung cấp thêm nguồn cấp dữ liệu.
Phương pháp tiếp cận của Cognitive Mill là dựa vào công nghệ điện toán nhận thức để đạt được nhận thức giống như con người về nội dung video. Bằng cách này, thuật toán có thể phân tích từng cảnh của video và trích xuất tất cả thông tin cần thiết để tạo điểm nổi bật.
Hãy nói về lý do tại sao điện toán nhận thức lại là sự lựa chọn tuyệt vời cho công việc này. Trong khi AI cho phép máy móc học và thực hiện một số tác vụ nhất định, thì điện toán nhận thức sử dụng một loạt công nghệ để bắt chước cách bộ não con người hoạt động. Do đó, nó có thể điều hướng các tình huống phức tạp hơn nhiều. Công nghệ này là sự kết hợp của nhiều công nghệ như: Deep Learning, Cognitive science, Machine perception, Human perception, Math modeling, Probabilistic AI, Digital image processing,… Các công nghệ này sẽ đảm bảo rằng AI có thể xác định chính xác những phần quan trọng nhất của cảnh quay.
Tóm lại, cách tiếp cận này không cần nguồn cấp dữ liệu bên ngoài hoặc phân tích âm thanh. Một hệ thống được hỗ trợ bởi điện toán nhận thức có thể phân tách video và phân tích động lực của trận đấu, mức độ phấn khích và bối cảnh của sự kiện, bắt chước nhận thức của bộ não con người.
Xem thêm: Sự khác biệt giữa AI với Machine Learning, Deep Learning
Tổng kết
Trong trận chiến truyền thông ngày càng khốc liệt như hiện nay, việc áp dụng các công nghệ mới như AI sẽ giúp các nhà truyền thông cải thiện được cả hiệu xuất lẫn chi phí cho công việc tạo highlight nói riêng và các hoạt động khác nói chung nhằm thu hút và nâng cao hơn trải nghiệm của người dùng.
Ngoài ra, để tìm hiểu thêm những kiến thức mới liên quan đến Digital Marketing, Data Analysis, Technology bạn có thể truy cập Blog của Digalyst. Hoặc theo dõi Fanpage Facbook của chúng tôi để nhận được những thông tin bổ ích. Digalyst xin cảm ơn và chúc bạn một ngày vui vẻ!
