人工智能視角下的聲像檔案管理研究

中圖分類號：G270.7；TP18 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）07-0189-03

Research on Audio Visual Archive Management from the Perspective ofArtificial Intelligence

JIN Jing （AVIC Power Co.，Ltd.，Xi'an ，China）

Abstract：In recent years，the rapid development of artificial intellgence technology has brought unprecedented opportunities to the field of archive management，especially audio-visual archive management.This article systematicallyreviews theapplicationachievementsofartifcialintellgencetechnologyinthecollection，organization， retrieval，and security management of audio-visual archives.It innovatively proposes an intellgent management method based on multimodal data fusion，and proposes a framework system for pilot promotion，industryuniversity research collaboration，and dynamic evaluation in the implementation path.Research has shown that artificial intelligence technologycan significantly improve the management eficiencyandutilization value of audio-visual archives，but furtherbreakthroughsare stillneeded in technical standardization，multimodaldata procesing，and privacy protection.This article aims toprovide theoretical supportand practical guidance for promoting the intellient development of audio-visual archive management.

Keywords： artificial intelligence; audio-visual archives; multi modal data fusion; intelligent management

近年來，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為檔案管理領(lǐng)域，特別是聲像檔案管理帶來了前所未有的機遇。隨著信息化與智能化技術(shù)的迅猛發(fā)展，檔案管理領(lǐng)域正迎來深刻的變革。聲像檔案因其信息量大、形式多樣和記錄方式直觀，已成為重要的檔案資源。然而，由于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和存儲形式的特殊性，傳統(tǒng)聲像檔案管理模式面臨著采集效率低、檢索困難和資源利用率不高等問題。如何借助新興技術(shù)手段提升管理效率和資源利用率，是當(dāng)前檔案管理領(lǐng)域的重要研究方向。

人工智能技術(shù)的興起為聲像檔案管理提供了新思路。以圖像識別、語音分析、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合為代表的人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)檔案的自動采集、分類、檢索與安全管理，突破了傳統(tǒng)管理方式的瓶頸。例如，多模態(tài)檔案資源的融合開發(fā)模式，已被證明能夠顯著增強記憶建構(gòu)的深度與廣度1。此外，生成式人工智能（AIGC）在檔案數(shù)字場景中的應(yīng)用，為檔案資源開發(fā)和公共教育提供了嶄新的方法[2]。

1 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀

1.1國外研究現(xiàn)狀

國外針對人工智能技術(shù)在檔案管理領(lǐng)域應(yīng)用研究起步較早，尤其在聲像檔案管理的應(yīng)用方面，已取得了一系列突破性進展。例如用于文本檔案的語義分析與自動分類的自然語言處理（NLP）技術(shù)，為智能化管理奠定了理論基礎(chǔ)。近年來，國外人工智能技術(shù)的研究逐步轉(zhuǎn)向聲像檔案管理中的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理方面。比如英國廣播公司利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化了其海量音視頻檔案管理流程，通過語音轉(zhuǎn)文本模型實現(xiàn)音頻內(nèi)容的文本化，并結(jié)合語義標簽生成系統(tǒng)，提高了檢索效率和精確度。美國國家檔案館開發(fā)了基于機器學(xué)習(xí)的自動分類系統(tǒng)，大幅度提升了視頻檔案的整理效率。此外，一些科技企業(yè)也在推動知識圖譜技術(shù)在檔案數(shù)據(jù)語義分析中的應(yīng)用，以實現(xiàn)更精準的檔案內(nèi)容檢索。這些研究展示了人工智能技術(shù)在解決聲像檔案管理復(fù)雜性問題中的核心作用。盡管國外研究成果豐碩，但也存在一些不足。特別是針對多模態(tài)數(shù)據(jù)的深度整合與動態(tài)管理問題，尚未形成統(tǒng)一的解決方案。

1.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀

國內(nèi)近年來隨著檔案管理現(xiàn)代化建設(shè)的推進，研究重點逐步聚焦于人工智能技術(shù)在數(shù)字檔案館建設(shè)中的應(yīng)用。以中央廣播電視總臺為代表，其開發(fā)的基于深度學(xué)習(xí)的視頻內(nèi)容分析系統(tǒng)，成功實現(xiàn)了歷史聲像檔案的自動標注與分類管理，并顯著提升了處理效率和精準度。與此同時，許多地方檔案館也開始探索基于語音識別和圖像分析技術(shù)的應(yīng)用，如為音頻檔案實現(xiàn)主題分類，為歷史照片自動添加內(nèi)容標簽。

語義網(wǎng)技術(shù)在國內(nèi)檔案領(lǐng)域也有初步應(yīng)用。例如，陶水龍的研究提出，通過引入語義網(wǎng)技術(shù)對海量檔案數(shù)字資源進行智能管理和挖掘分析，可有效提升檔案數(shù)據(jù)的組織效率與利用價值[3]。但國內(nèi)研究同樣面臨瓶頸，例如，多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的整合能力不足，數(shù)據(jù)標注與算法評價的標準化進程緩慢。此外，檔案管理機構(gòu)間的信息孤島問題限制了技術(shù)協(xié)作與資源共享。

2 人工智能在聲像檔案管理中的應(yīng)用方法

人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為聲像檔案管理的各個環(huán)節(jié)提供了創(chuàng)新的解決方案。以下從檔案采集、數(shù)據(jù)整理與分類、智能檢索與標簽生成以及數(shù)據(jù)安全與隱私保護四個方面闡述其主要應(yīng)用。

2.1檔案采集技術(shù)

聲像檔案的采集需求復(fù)雜，人工智能技術(shù)通過自動化與實時處理能力的提升，為檔案采集環(huán)節(jié)帶來了顛覆性改變。無人機與智能攝像設(shè)備的結(jié)合已成為遠距離高分辨率數(shù)據(jù)采集的主要手段。例如，配備AI算法的無人機可以在自然災(zāi)害現(xiàn)場實時采集影像數(shù)據(jù)并生成語義標注。語音識別技術(shù)的應(yīng)用使錄音設(shè)備能夠同步生成高精度文本記錄，大幅減少后期處理時間。此外，針對采集過程中可能存在的畫質(zhì)模糊或音質(zhì)不佳問題，人工智能技術(shù)提供了增強手段。基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的圖像修復(fù)技術(shù)能夠顯著改善低質(zhì)量圖像細節(jié)；語音增強技術(shù)則通過背景噪聲過濾與頻率優(yōu)化提高了音頻清晰度。這些技術(shù)提升了檔案采集的精準度與效率。

2.2數(shù)據(jù)整理與分類

聲像檔案的多模態(tài)特性對數(shù)據(jù)整理提出了更高要求。人工智能技術(shù)通過自動化分類與標注功能顯著優(yōu)化了整理效率。以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）為基礎(chǔ)的圖像分類技術(shù)能夠快速識別檔案中的場景和人物；自然語言處理（NLP）技術(shù)通過語音內(nèi)容分析，實現(xiàn)音頻檔案的主題分類與關(guān)鍵字提取。更為重要的是，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的應(yīng)用使得圖像、語音和文本信息得以關(guān)聯(lián)，為檔案數(shù)據(jù)整理與分類提供了全新視角。例如，結(jié)合音視頻內(nèi)容與生成的語義標簽，建立檔案內(nèi)容的時空關(guān)聯(lián)模型，為后續(xù)的智能檢索打下基礎(chǔ)。

2.3智能檢索與標簽生成

傳統(tǒng)的聲像檔案檢索多依賴人工錄入標簽，效率低且易受人為誤差影響。人工智能技術(shù)通過語義分析與深度學(xué)習(xí)，提供了智能化的檢索與標簽生成手段。基于知識圖譜的語義檢索系統(tǒng)能夠理解用戶的自然語言查詢，快速定位相關(guān)檔案內(nèi)容。例如，某檔案館基于知識圖譜構(gòu)建的智能檢索系統(tǒng)將查詢效率提升了近50% 。場景識別與語音轉(zhuǎn)文本技術(shù)的結(jié)合，則為視頻和音頻檔案生成精準的內(nèi)容標簽。這些技術(shù)不僅減少了人工干預(yù)，還顯著提升了檔案內(nèi)容的可利用性。

2.4數(shù)據(jù)安全與隱私保護

檔案數(shù)據(jù)的安全性與隱私保護是智能化管理中的重要問題。人工智能技術(shù)通過加密算法與區(qū)塊鏈技術(shù)，為檔案數(shù)據(jù)提供了多層次的保護。區(qū)塊鏈技術(shù)記錄檔案數(shù)據(jù)的訪問與流轉(zhuǎn)過程，確保數(shù)據(jù)的不可篡改性與透明度。在隱私保護方面，人工智能支持自動化數(shù)據(jù)脫敏處理。例如，在公開聲像檔案時，系統(tǒng)可以智能識別并模糊處理涉及個人隱私的畫面或語音，平衡數(shù)據(jù)開放與隱私保護的需求。人工智能技術(shù)在聲像檔案管理中的應(yīng)用已經(jīng)初見成效，從采集到整理、檢索再到數(shù)據(jù)安全，各環(huán)節(jié)均展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢。然而，技術(shù)應(yīng)用的標準化、多模態(tài)數(shù)據(jù)整合的精細化以及算法透明度的提升仍需進一步探索。

3 人工智能技術(shù)在聲像檔案管理中的應(yīng)用實施路徑

為了推動人工智能技術(shù)在聲像檔案管理中的全面應(yīng)用，本文提出以試點推廣、產(chǎn)學(xué)研合作和動態(tài)評估為核心的實施路徑，為技術(shù)的落地和推廣提供切實可行的指導(dǎo)。

3.1試點先行，逐步推廣

人工智能技術(shù)在聲像檔案管理中的應(yīng)用需以試點為基礎(chǔ)，通過實踐檢驗技術(shù)的可行性和適用性，并逐步實現(xiàn)推廣。這種試點先行的模式能夠有效降低大范圍直接應(yīng)用的風(fēng)險，同時通過實際操作積累經(jīng)驗，為后續(xù)技術(shù)的優(yōu)化和推廣提供重要依據(jù)。

試點工作的開展需要選擇具有一定技術(shù)基礎(chǔ)和資源優(yōu)勢的單位。國家級檔案館或數(shù)字檔案館因其技術(shù)設(shè)備先進、數(shù)據(jù)資源豐富以及管理經(jīng)驗成熟，適合作為首選試點單位。例如，國家檔案館可以率先試用基于人工智能的智能檢索與分類系統(tǒng)，驗證其在實際應(yīng)用中的技術(shù)性能和管理適配性。智能檢索與分類系統(tǒng)能夠高效處理和分析聲像檔案數(shù)據(jù)，實現(xiàn)多維度的精準檢索和智能分類功能，推進傳統(tǒng)檔案管理模式向智慧化方向轉(zhuǎn)型升級。

試點階段應(yīng)重點關(guān)注技術(shù)在實際場景中的應(yīng)用表現(xiàn)。技術(shù)適用性是試點驗證的重要內(nèi)容，主要包括分類準確率、檢索效率和系統(tǒng)穩(wěn)定性等指標。例如，在聲像檔案的分類任務(wù)中，人工智能算法需要準確識別和解析圖像、音頻及視頻內(nèi)容，并對檔案進行快速、準確的分類。此外，系統(tǒng)的處理效率和穩(wěn)定性也是考量的核心方面，需確保系統(tǒng)在面對海量數(shù)據(jù)時仍能保持高效響應(yīng)。

管理兼容性同樣是技術(shù)試點驗證中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。新技術(shù)的引入必須與現(xiàn)有的管理流程相契合，避免因技術(shù)應(yīng)用而引發(fā)新的管理問題。智能化工具的操作應(yīng)能與檔案館現(xiàn)有的管理系統(tǒng)無縫對接，確保數(shù)據(jù)流通和操作流程的連貫性，同時簡化而非增加工作人員的負擔(dān)。只有在技術(shù)適配性和管理兼容性方面均表現(xiàn)優(yōu)異的解決方案，才具備進一步推廣的價值。

試點結(jié)束后，需要對試點經(jīng)驗進行全面總結(jié)，形成標準化的應(yīng)用模式。這些模式既能為地方檔案館提供可行的技術(shù)參考，也能滿足企事業(yè)單位檔案管理的個性化需求。通過從點到面的逐步推廣，人工智能技術(shù)將推動聲像檔案管理向著智能化、數(shù)字化方向發(fā)展，為檔案管理效率和服務(wù)能力的提升提供強有力的技術(shù)支撐。

3.2構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研合作機制

人工智能賦能聲像檔案管理是一項跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的系統(tǒng)工程，需依賴產(chǎn)學(xué)研多方協(xié)作推動技術(shù)的落地。高校與科研機構(gòu)可發(fā)揮基礎(chǔ)研究優(yōu)勢，開展如多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化等專項研究，為智能化檔案管理提供理論支持。例如，針對檔案內(nèi)容的復(fù)雜性開發(fā)更精準的語義分析模型。企業(yè)在算法實現(xiàn)與系統(tǒng)開發(fā)方面經(jīng)驗豐富，可與檔案管理機構(gòu)合作開發(fā)智能化管理系統(tǒng)，如基于云計算的檔案數(shù)據(jù)處理平臺。檔案管理機構(gòu)應(yīng)明確提出需求，推動技術(shù)研發(fā)的目標導(dǎo)向性。同時參與行業(yè)標準的制定，確保技術(shù)的普適性與規(guī)范性。通過設(shè)立產(chǎn)學(xué)研合作平臺或舉辦技術(shù)競賽，加速技術(shù)成果的轉(zhuǎn)化。例如，可舉辦“智能檔案管理挑戰(zhàn)賽”，鼓勵開發(fā)適用于聲像檔案管理的創(chuàng)新解決方案。

3.3動態(tài)評估與持續(xù)優(yōu)化

人工智能技術(shù)的應(yīng)用效果需要經(jīng)過動態(tài)評估與持續(xù)優(yōu)化，以確保系統(tǒng)的高效性與可靠性。評估指標體系包括：技術(shù)指標如算法準確率、處理效率、系統(tǒng)穩(wěn)定性等。管理指標如整理與檢索效率的提升幅度、數(shù)據(jù)安全性保障程度等。用戶體驗指標如系統(tǒng)易用性和用戶滿意度等。反饋與優(yōu)化機制通過收集用戶反饋和系統(tǒng)性能數(shù)據(jù)，分析技術(shù)應(yīng)用的優(yōu)勢與不足。例如對于檢索效果較差的模塊，可通過模型優(yōu)化或邏輯調(diào)整提升其性能。技術(shù)的動態(tài)更新隨著新型技術(shù)（如更先進的語義分析模型）的出現(xiàn)，應(yīng)及時引入并升級現(xiàn)有系統(tǒng)，確保技術(shù)的先進性與適應(yīng)性。實施路徑的制定需要兼顧技術(shù)的創(chuàng)新性與實踐的可行性。通過試點推廣積累經(jīng)驗，依托產(chǎn)學(xué)研協(xié)作推動技術(shù)發(fā)展，并通過動態(tài)評估不斷優(yōu)化系統(tǒng)，人工智能技術(shù)將在聲像檔案管理中展現(xiàn)更大的潛力。

4 結(jié)束語

人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為聲像檔案管理的智能化轉(zhuǎn)型提供了前所未有的機遇。本文通過系統(tǒng)梳理國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，探討了人工智能技術(shù)在檔案采集、整理、檢索和安全管理中的應(yīng)用成果，提出了試點推廣、產(chǎn)學(xué)研協(xié)作和動態(tài)評估三方面的實施路徑。與此同時，人工智能在語義網(wǎng)技術(shù)、知識圖譜和自然語言處理等領(lǐng)域的應(yīng)用，顯著提升了檔案資源挖掘與開發(fā)的智能化水平。

展望未來，技術(shù)研發(fā)需要更加注重算法的適應(yīng)性和多模態(tài)數(shù)據(jù)的整合能力，以有效解決檔案管理中的復(fù)雜數(shù)據(jù)處理問題。同時，結(jié)合人工智能在檔案信息服務(wù)模式中的成功實踐，進一步優(yōu)化檔案利用效率與服務(wù)深度[4]。管理模式也需同步升級，加強跨機構(gòu)協(xié)作和資源共享，推動檔案管理向智能化、標準化方向發(fā)展。針對生成式人工智能技術(shù)在檔案文化遺產(chǎn)保護與數(shù)字創(chuàng)作中的獨特潛力，應(yīng)重點關(guān)注其在信息安全性和制度合規(guī)性方面的挑戰(zhàn)。

參考文獻

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