人工智能技術在短視頻自動剪輯中的應用研究

人工智能技術在深度學習、計算機視覺、自然語言處理等領域不斷進步，為短視頻內容的生產與傳播帶來了全新的機遇與挑戰。短視頻作為一種集創意性、娛樂性和信息傳播功能于一體的多媒體形式，已經成為當今社會重要的內容載體，廣泛應用于娛樂、教育、新聞、營銷等領域。

一、自動剪輯系統的基本概念

自動剪輯系統是指利用計算機算法和人工智能技術對視頻素材進行自動化處理，從而生成符合特定需求的視頻內容。該技術使視頻創作者無須手動執行煩瑣的剪輯操作，能夠根據視頻的內容、結構進行智能分析處理，自動完成視頻的編輯與組接。自動剪輯系統主要依托圖像識別、機器學習和自然語言處理等技術，通過對視頻中的鏡頭、場景和音頻信息的識別與分析，篩選最具表現力和信息量的片段，并進行合理組合。自動剪輯系統會根據預設規則和目標，如視頻時長、節奏、主題內容等，自動優化鏡頭切換、場景轉換和音效配合，以確保生成的剪輯內容既符合創作自標，又兼具高

效性與觀賞性[1][2]

二、傳統剪輯與自動剪輯的對比

傳統剪輯依賴人工操作，剪輯師需要手動篩選鏡頭、調整節奏并設置過渡轉場效果。這一過程不僅耗時耗力，而且容易受限于剪輯師的經驗和創意能力，存在較強的主觀性。此外，在短時視頻創作領域，面對海量素材，傳統剪輯方式需要逐一篩選和處理，導致剪輯效率低下，生產周期長，往往無法滿足快速更新和高頻發布的需求[3]。相比之下，自動剪輯系統通過人工智能算法對視頻內容進行自動化分析處理，且能夠根據設定的算法與規則快速完成海量素材的篩選和優化，提高剪輯效率，降低時間成本。自動剪輯系統通過圖像識別、語音分析等方法，能夠對視頻中的元素進行精準識別，還能根據用戶需求進行個性化內容推薦和自動調整。

三、人工智能在短視頻剪輯中的應用

（一）自然語言處理技術

自然語言處理（NLP）技術使自動剪輯系統能夠解析和理解視頻中的語音及文本內容，并提取關鍵信息，例如，主題、情感傾向和具體事件。這些信息是自動剪輯決策過程中不可或缺的因素。通過應用語義分析、情感分析和實體識別等技術，NLP能夠對視頻內容進行深度解析，為后續的剪輯工作提供決策支持。例如，情感分析技術可識別視頻段落中的人物情緒波動，為內容取舍提供依據。此外，NLP還能將視頻中的語音轉化為文本，使視頻內容更易于被搜索引擎檢索和分析。通過結合語音識別和文本分析，自動剪輯系統能夠更準確地標注視頻中的關鍵詞和短語。這些標注對于視頻的分類、索引和檢索非常有幫助。同時，基于深度學習技術的NLP顯著提升了處理自然語言復雜性和多樣性的能力，能夠更好地處理各種方言、行業術語和非結構化的語言表達，提高了自動剪輯系統的智能性和適用性。

（二）計算機視覺技術

計算機視覺技術通過模擬人類視覺系統，實現對視頻內容的自動識別、分析與處理。該技術主要基于圖像識別、對象檢測、場景理解等多領域的算法，并融合深度學習等先進的機器學習方法來增強處理效果和精確度。具體而言，計算機視覺技術能夠對視頻幀深入分析，識別視頻中的關鍵元素，如人物、物體、文本及動態變化情況，這些對于視頻剪輯的決策過程至關重要。例如，在自動剪輯短視頻時，通過對象追蹤和行為分析技術，自動剪輯系統可以自動識別、追蹤視瀕中的主要行為主體，根據其在視頻中的活動強度和持續時間來優化剪輯點位。此外，場景分割技術可以有效地將視頻分割成多個場景單元，每個單元表示一個連貫的活動或背景，這樣的技術應用使得視頻的敘事更加清晰和連貫。計算機視覺技術還能通過色彩分析來評估畫面的視覺吸引力和情感調性，為短視頻的剪輯提供連貫性的編輯建議。更進一步，利用模式識別和機器學習模型，自動剪輯系統可以從以往成功的剪輯視頻中學習，不斷優化剪輯策略和輸出質量。

（三）機器學習與深度學習算法

機器學習與深度學習算法能夠從大量數據中自動識別模式和特征，用于視頻內容的分析處理。在機器學習領域，監督學習、無監督學習和強化學習等方法被廣泛用于視瀕分割、場景識別和內容標注等任務，從而支持更精細和動態的視頻剪輯決策。特別是深度學習，它通過構建多層的神經網絡，能夠處理和解析高度復雜的視頻數據結構。例如，卷積神經網絡（CNN）在圖像和視頻幀的視覺內容分析中特別有效；循環神經網絡（RNN）和其變種長短期記憶網絡（LSTM）則在處理視頻中的時序信息方面表現出色。這些深度學習模型可以綜合利用視頻的視覺、音頻和文本信息，自動識別視頻中的關鍵事件和情感波動，為剪輯點的選擇提供科學依據。此外，通過訓練這些模型識別和模擬專業編輯的剪輯風格，自動剪輯系統能夠生成與人類編輯水平相媲美的視頻內容。而且，隨著“遷移學習”和“元學習”等前沿技術的應用，機器學習模型在視頻剪輯中的適用性和效率得到了進一步提升，使得系統能夠在標注數據較少的情況下快速適應新的剪輯任務和內容類型[4]。

（四）自動選擇最佳鏡頭

自動選擇最佳鏡頭是短視頻自動剪輯系統中的關鍵環節，旨在通過人工智能算法對視頻素材進行智能化篩選，選擇最具表現力、最符合敘事需求的鏡頭，以提升視頻的質量和觀賞性。為了實現最佳鏡頭的自動選擇，自動剪輯系統通常結合多種視覺和音頻特征，如鏡頭的構圖、人物面部表情、鏡頭運動、場景變化、音頻情感和節奏等信息，進行綜合分析與優化。圖像識別技術通過對視頻幀中各類視覺元素的自動識別與分類，能夠評估每個鏡頭的重要性與情感表達，從而確定其在整個視頻中的地位。例如，通過卷積神經網絡（CNN）對每一幀進行深度特征提取，系統能夠識別圖像中的關鍵物體、人物、動作及場景轉變等信息，并根據這些特征進行鏡頭價值評分，篩選最具表現力的片段。音頻分析技術通過對背景音樂、對白、環境聲音等音頻信息的處理，增強鏡頭選擇的精準性[5]。

（五）內容推薦與個性化剪輯

隨著短視頻平臺的快速發展，個性化剪輯已成為提高用戶黏性和滿意度的重要手段。該技術主要依托于大數據分析、機器學習、推薦系統等技術，結合用戶的歷史觀看行為、互動數據及個人興趣偏好，對視頻內容進行智能化篩選和剪輯。通過用戶畫像的構建，自動剪輯系統能夠預測用戶偏好的內容類型、時長、風格等，從而實現個性化的視頻內容推薦和自動剪輯。在內容推薦方面，深度學習算法通過對大量視頻數據的學習，能夠識別視頻中的關鍵元素，如場景變化、人物情感、話題內容等，并結合用戶的觀看歷史，利用協同過濾、矩陣分解等推薦算法，將符合用戶興趣的內容推送到前端。在個性化剪輯中，人工智能系統根據用戶的需求和視頻的特性，自動調整視頻的鏡頭、節奏和敘事結構，形成符合用戶審美和情感需求的定制化內容。

四、結語

綜上所述，基于人工智能的短視頻自動剪輯系統正在深刻改變視頻創作和傳播的方式。通過圖像識別、自然語言處理、自動剪輯與場景切換、最佳鏡頭選擇、內容推薦及個性化剪輯等關鍵技術，人工智能在短視頻制作過程中發揮著越來越重要的作用。這些技術的協同應用，實現了對短視頻內容的多維度分析處理，且通過智能化的剪輯策略，使短視頻內容實現高效率輸出。

參考文獻：

[1]王煥祥.基于多模態融合的視頻自動剪輯算法的設計與研究[J].電腦知識與技術，2024，20（25）：40-43.

[2]龔思同，范可，李忻宸.羽毛球視頻自動剪輯技術研究[J].軟件，2023，44（03）：119-121.

[3]蔡佩邑.字節跳動Tada短視頻編輯協作工具設計與實踐[D].湖南大學，2022.

[4]劉育濤，李云璐.AI助力下的人機協同式短視頻創作[J].傳媒，2022，（05）：52-54.

[5]魯雨佳，陳實，帥世輝，等．基于剪輯元素屬性約束的可計算產品展示視頻自動剪輯框架[J].計算機輔助設計與圖形學學報，2020，32（07）：1101-1110.

（作者汪萍系江西廣播電視臺北京節目制作營銷部副主任，高級工程師；作者范永紅系江西廣播電視臺公共農業頻道副總監，教授級高級工程師）

責任編輯：王艷