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RTVE y VSN utilizan IA en análisis de contenidos de archivo

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Latinoamérica. Radio Televisión Española, RTVE, y VSN presentaron los avances del proyecto que están realizando conjuntamente para mejorar el metadatado automático de contenido procedente del Archivo de la Corporación mediante el uso de Inteligencia Artificial.

Con el objetivo de explorar las posibilidades de estos avances en su archivo, RTVE sacó a concurso público un proyecto consistente en el metadatado automático utilizando Inteligencia Artificial de 11.000 horas de contenido de su Archivo, entre los que destacan material producido por TVE en la década de los 60 y 70.

Gracias a la integración con los principales motores de Inteligencia Artificial que permite su plataforma de gestión de media, VSNExplorer MAM, sumada a la posibilidad de prestar un servicio cloud con esta tecnología, VSN decidió presentar su candidatura para este proyecto. En este caso, la compañía presentó su propuesta trabajando con el motor de la empresa Etiqmedia. Durante la licitación, VSN obtuvo la mejor valoración combinando los aspectos técnicos y económicos, lo que le posibilitó conseguir la adjudicación.

Inteligencia Artificial al servicio del metadatado
El proyecto cuenta con dos fases: una de prueba, que se ha desarrollado durante los últimos cuatro meses, y la implantación definitiva del servicio, que comenzó en el mes de octubre y tendrá un año de duración. Durante la primera, se han instalado los sistemas y establecido los equipos y flujos de trabajo entre RTVE y VSN. En estos primeros pasos se han procesado 160 horas de vídeo y audio de forma satisfactoria.

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Durante el proceso, los documentos procedentes del archivo de RTVE se ingestan en la plataforma VSNExplorer MAM. Estos incluyen un archivo de media y un documento XML con información sobre el contenido, que se refleja en el asset creado. En cuanto este contenido entra en el sistema, el proceso de metadatado automático se pone en marcha con el motor de Inteligencia Artificial, que nos muestra toda la información extraída en una única interfaz centralizada.

En términos de audio, esta tecnología es capaz de extraer en pocos minutos una transcripción total en texto, su capitalización y acentuación, el reconocimiento de las personas, lugares, eventos, productos, organizaciones y fechas que se mencionan, así como keywords y una clasificación automática del contenido. En vídeo, la visión artificial es capaz de realizar reconocimiento facial, identificar y catalogar la escena, junto con los objetos, etiquetas y rótulos que aparecen en las imágenes.

Toda esta información está disponible en la interfaz web de VSNExplorer MAM para realizar un control de calidad sobre la misma. De este modo, podemos consultar y editar los resultados obtenidos para que se ajusten a los parámetros de catalogación deseados de una forma sencilla y rápida. Por ejemplo, se puede corregir la transcripción del audio o introducir personajes que la inteligencia artificial haya pasado por alto. Una vez realizada esta corrección, el sistema calcula la WER (Word Error Rate), es decir, la ratio de errores cometidos en la transcripción. Durante este proceso, compara los segmentos de la transcripción obtenida por el motor de IA y la revisión realizada por el documentalista para obtener el resultado.

Una vez finalizado el proceso, VSNExplorer MAM crea varios archivos XML con toda esta información que se envían de vuelta al Archivo de RTVE. De este modo, los assets de la cadena pública incorporan tras el proceso unos metadatos que permiten una catalogación completa, facilitando su búsqueda y recuperación para los usuarios de RTVE.

Este proyecto es uno más en la lista de colaboraciones realizadas entre VSN y RTVE. Recientemente, VSNExplorer MAM fue el sistema elegido para Innovación HUB, una iniciativa piloto destinada al estudio del proceso de generación de noticias exclusivamente con herramientas en cloud para centros de producción de informativos de pequeño tamaño.

Richard Santa, RAVT
Author: Richard Santa, RAVT
Editor
Periodista de la Universidad de Antioquia (2010), con experiencia en temas sobre tecnología y economía. Editor de las revistas TVyVideo+Radio y AVI Latinoamérica. Coordinador académico de TecnoTelevisión&Radio.

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