Schneller produzieren mit KI

Das MAM-System Medialoopster bietet diverse KI-Funktionen.

Damit mit Bewegtbild schnell und nachhaltig gearbeitet werden kann, müssen Videos Metadaten enthalten, insbesondere zeitbezogene Metadaten, erläutert die Firma Nachtblau, die das MAM-System Medialoopster entwickelt hat. Die Entwickler ergänzen, dass sich mit dem System durch den Einsatz  verschiedener KI-Dienste zur Content-Analyse von Bewegtbildern Metadaten in sehr hoher Quantität und Qualität automatisiert erzeugen und managen lassen.

Je mehr Metadaten einem Video Asset hinzugefügt werden und je höher die Qualität der Metadaten, desto größer ist der Wert des Assets, da dieses einfacher und somit schneller gefunden und weiter verwendet werden kann. Umso wichtiger wird in diesem Zusammenhang die Verwaltung der steigenden Menge an Metadaten.

Gesprochene Worte werden in Text umgewandelt und entsprechend als Untertitel angezeigt.

Medialoopster ist in der Lage, viele Metadaten jeder Art in höchster Präzision zu verwalten, weshalb der Hersteller sein System Medialoopster auch als Metadaten Management System bezeichnet.

Die jüngste Version von Medialoopster bietet viele zusätzliche Funktionen, die dank KI möglich wurden, so Nachtblau:

• Speech to Text-Erkennung: Gesprochene Worte werden automatisiert in Text umgewandelt und als Metadaten bereitgestellt.
• Untertitel: Gesprochene Worte werden in Text umgewandelt und entsprechend als Untertitel angezeigt.
• Gesichts-, Objekt- und Logoerkennung: Suche explizit nach Anzahl und Aussehen.

Nachtblau plant, in weiteren Entwicklungsstufen auch eine Möglichkeit zu schaffen, Texte in verschiedene Sprachen zu übersetzen und entsprechend als Untertitel oder über Voice over bereitzustellen.

Weitere Eckpfeiler der aktuellen Version

Mit dem aktuellen Release bietet Medialoopster weitere neue Funktionen, die helfen, Video Content noch einfacher zu organisieren:

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  Die Gesichts-, Objekt- und Logoerkennung ermöglicht eine Suche explizit nach Anzahl und Aussehen.

  Die Vergabe benutzerdefinierter Metadaten im Browser-Interface wird erheblich erleichtert.

• Durch die Verwendung vordefinierter Werte kann die Qualität der Metadaten erhöht werden.
• Die Lade-Performance von Face-Detection-Daten wurde erheblich gesteigert und die Darstellung von Personen-Icons und Bounding-Boxes verbessert.
• Die Detail-Ansicht von Projekt-Assets wurde komplett überarbeitet: Sie bietet jetzt einen besseren Überblick über die verwendeten Medien-Assets mit integrierter Vorschau-Funktion.
• Es ist ab sofort möglich, im Medialoopster Browser-Interface Projekt-Assets aus Favoritenlisten und Suchergebnissen zu erstellen.
• Zusätzlich können bestehende Projekt-Assets durch das Hinzufügen von Medien-Assets erweitert werden. Dadurch lassen sich Medien-Assets dauerhaft zu Materialsammlungen gruppieren, die mit eigenen Metadaten beschrieben und für weitere Workflows genutzt werden können.