虛擬主持人在廣播電視中的應用

陳 翰

（河南廣播電視臺，河南 鄭州 450003）

0 引言

隨著數字技術的迅猛發展和媒體形態的多元化，虛擬主持人作為新興的傳媒形式，逐漸在廣播電視領域嶄露頭角。世界上第一個虛擬主持人是2001 年在英國誕生的阿娜諾娃（Ananova）。隨后，各國紛紛推出了自己的虛擬主持人，如日本的寺井有紀（Yuki）、中國的 “小龍” 和 “比爾鄧” 等。這些虛擬主持人憑借全天候和多語種播報的先天優勢，逐漸在媒體界嶄露頭角，為廣播電視行業帶來了新的發展機遇[1]。然而，如何充分發揮虛擬主持人的優勢，實現人機優勢互補，提高節目的質量和觀眾的滿意度，是當前廣播電視行業亟待解決的問題。

1 虛擬主持人概述

虛擬主持人是指使用數字技術創建并通過廣播、網絡等通信傳媒與受眾形成交互的仿真人形象，其行為設計需符合主持人的行業標準，具有主持人的功能和作用，但由于并非真實存在，因此沒有真實主持人的現實生活體驗[2]。虛擬主持人的實現技術涵蓋了語音合成、圖像處理、機器翻譯等。目前，訊飛等公司在人工智能（Artificial Intelligence，AI）虛擬主播方面取得了顯著成果，實現了多語言的新聞播報，并支持文本到視頻的自動輸出。此外，虛擬主持人還采用了三維動畫、人機交互紅外感應處理、大屏幕顯示等技術，使得虛擬主持人能夠以更逼真的形象出現在觀眾面前。

2 虛擬主持人在廣播電視中的應用優勢

2.1 播報信息標準

虛擬主持人能夠嚴格按照預設的程序和規則進行信息播報，確保信息的準確性、規范性和一致性。與真人主持相比，虛擬主持人不會受到個人情感、主觀意識或疲勞等因素的影響，從而避免了信息播報過程中可能出現的誤差或偏差，不僅提高了廣播電視節目的專業性和可信度，還有助于觀眾更準確地理解和接受所播報的信息[3]。

2.2 全天候播報

虛擬主持人能超越真人主持的時間限制，實現24 h 不間斷的信息傳播服務，無論是深夜的新聞動態、凌晨的氣象更新，還是日間的交通路況，虛擬主持人均能準時、準確地為觀眾提供所需信息。全天候的播報模式滿足了觀眾對于實時信息的需求，在緊急情況下發揮了不可替代的作用。在自然災害、突發事件等緊急時刻，虛擬主持人能夠迅速反應，第一時間向公眾傳遞重要通知和預警信息，有效指導人們的應對行動。比如，新華社發布的全球首個AI 合成主播 “新小浩” ，可以根據不同的新聞內容和場景，自動合成相應的播報視頻，無論是白天的新聞直播，還是深夜的突發事件報道， “新小浩” 都能夠迅速響應并及時準確地傳遞信息。在一次次國際會議上， “新小浩” 作為虛擬主持人，全天候地為全球觀眾提供會議的實時播報和解讀服務，其準確的語言表達、自然的主持風格以及高效的工作能力，贏得了觀眾的一致好評[4]。

2.3 學習能力強

得益于先進的人工智能技術和機器學習算法，虛擬主持人能夠快速、準確地學習和模仿人類主持人的行為和語言特征，同時能夠根據大量的數據和反饋信息，不斷優化自身的播報效果和互動能力。通過與觀眾的實時互動，虛擬主持人能夠逐漸理解和學習人類的語言習慣和情感表達方式，從而更加自然地與人類進行交流。虛擬主持人的學習能力還表現在其能夠快速適應不同的節目形式和場景需求，無論是新聞播報、天氣預報，還是綜藝娛樂、訪談對話，虛擬主持人都能通過學習和訓練，迅速掌握相應的主持技巧和風格，為觀眾呈現多樣化的節目內容。虛擬主持人還可以根據觀眾的反饋和需求，實時調整自身的播報策略和內容，提高節目的針對性和吸引力。

3 虛擬主持人在廣播電視中的應用策略

3.1 采編播多技術融合

在廣播電視行業，可將虛擬主持人技術與新聞采編播系統緊密結合，實現信息采集、編輯、播出等多個環節的優化與協同。首先，在信息采集環節，虛擬主持人可以通過與現場記者或傳感器的實時數據交互，獲取第一手資料。例如，利用增強現實（Augmented Reality，AR）技術將虛擬主持人置身于虛擬的新聞現場，結合實時傳輸的現場畫面和數據，使虛擬主持人能夠以更加直觀、生動的方式呈現新聞內容。虛擬主持人還可以通過自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術對社交媒體等網絡信息進行抓取和分析，快速篩選出熱點話題和公眾關注點。其次，在編輯環節，虛擬主持人可以與智能剪輯系統協同工作，通過AI 算法對采集的素材進行自動分類、標簽化和摘要生成。虛擬主持人能夠快速篩選出有價值的信息并進行整合。利用語音合成和圖像處理技術，虛擬主持人可以根據不同的播出需求生成多種語言版本和視覺風格的節目內容，滿足不同地區和受眾群體的需求。最后，在播出環節，虛擬主持人可以實現與實體演播室的無縫對接。通過高清大屏、動作捕捉設備和實時渲染技術，虛擬主持人的形象可以逼真地呈現在觀眾面前，與實體主持人形成良好的互動和配合。利用流媒體傳輸技術和多平臺分發策略，虛擬主持人可以將節目內容實時推送到電視、手機、平板電腦等多種終端設備，實現跨屏互動和全媒體傳播。

3.2 人機優勢互補

虛擬主持人在廣播電視中的應用，核心在于將人工智能技術與人類主持人的專業能力進行有效結合，實現二者的優勢互補，從而提升節目的傳播效果與觀眾的觀賞體驗。在實施過程中，首先需要明確人、機各自的優勢所在。人工智能技術為虛擬主持人提供了強大的數據處理能力、語言識別與合成技術、深度學習機制等，使其能夠高效、準確地完成信息播報、互動回應等任務；人類主持人則擁有豐富的情感表達、現場應變能力以及深厚的專業知識，能夠與觀眾建立深厚的情感聯系。

實現人機優勢互補，可以從以下幾個方面著手。一是建立人機協作的工作流程。在節目制作過程中，人類主持人可以負責整體的節目構思、內容策劃以及現場互動等環節，虛擬主持人則負責具體的信息播報、數據展示等任務，二者在工作流程中相互協作，共同完成節目的制作與播出。二是利情感傾向用人工智能技術提升人類主持人的能力。利用大數據分析技術，可以對人類主持人的表現進行量化評估，為其提供有針對性的改進建議。三是發揮虛擬主持人的個性化特點。通過深度學習技術，可以訓練虛擬主持人形成獨特的主持風格和語言特點，使其在滿足節目需求的同時，能夠與觀眾建立獨特的情感聯系。

3.3 科學構建虛擬主持人模型

3.3.1 語言表達模型構建

構建虛擬主持人的語言表達模型時，需要運用NLP 和語音技術領域的專業知識。一方面，要進行大規模語料庫的收集與整理，包括不同語境下的對話、新聞報道、解說詞等多種文本類型，以確保模型的泛化能力。另一方面，利用深度學習算法，如長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory，LSTM）或Transformer 架構，對語料庫進行訓練，以捕捉語言的復雜模式和時序關系[5]。模型訓練過程中，還需要關注語言的多個層面，包括詞匯、句法、語義和語音等。為此，可以采用詞嵌入技術將詞匯轉化為高維空間的向量表示，從而捕捉詞義間的細微差別；同時利用句法解析和語義角色標注等技術分析句子的結構和意義，使虛擬主持人能夠準確理解并生成符合語法和語義規則的語句。為了使虛擬主持人的語言表達更加自然和生動，需要引入包括聲碼器、韻律模型和聲學模型等多個組件的語音合成技術，共同作用，將文本轉化為自然流暢的語音輸出，并且利用大量的語音數據和先進的深度學習算法進行訓練和優化。

3.3.2 形象塑造模型構建

構建虛擬主持人的形象塑造模型時，要建構虛擬主持人視覺形象的多維度特性，包括外觀、動作、表情以及服飾等，這對于其與觀眾建立情感連接而言極為重要。為了賦予虛擬主持人更加生動的動作和表情，可以采用動作捕捉技術和表情驅動技術。動作捕捉技術通過傳感器捕捉真實人類的動作，將這些數據映射到虛擬主持人模型上，實現動作的真實再現。表情驅動技術則通過分析人類面部表情的肌肉運動，將這些數據轉化為虛擬主持人的面部表情動畫，使其能夠準確地傳達情感和意圖。

3.3.3 情感互動模型構建

虛擬主持人情感互動模型的構建，關鍵在于實現自然、智能且富有感染力的情感表達與響應。一方面，可以借助深度學習技術，特別是循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）或Transformer等模型來分析并理解文本中的情感傾向。通過訓練這些模型識別大量的情感標注數據，虛擬主持人能夠學會捕捉語言中的細微情感差異，從而更精準地把握對話或播報的情感色彩。另一方面，為了賦予虛擬主持人更加生動的情感表達能力，可以運用語音合成技術中的情感韻律建模，涉及調整語音的音調、語速、音量等參數，進而模擬不同情感狀態下的語音特征。通過這種方式，虛擬主持人能夠在播報新聞或主持節目時，根據內容的情感需求靈活調整自己的語音表達。

4 結語

虛擬主持人作為廣播電視領域的新興力量，呈現出巨大的發展潛力。通過深入挖掘虛擬主持人在信息播報、全天候服務和學習能力等方面的優勢，文章提出了采編播多技術融合和人機優勢互補的應用策略，為虛擬主持人在廣播電視中的應用提供了具體而可行的方案。虛擬主持人模型的科學構建為其語言表達、形象塑造和情感互動等方面的發展提供了技術支持。盡管虛擬主持人在應用中仍面臨一些挑戰，如人情味不足和研發成本較高，但通過不斷克服技術難題，提高虛擬主持人的智能化水平，相信其將在未來廣播電視領域中發揮越來越重要的作用，為觀眾帶來更豐富、多樣化的節目體驗，推動廣播電視行業邁向更高水平的創新與發展。