KI und maschinelles Lernen nehmen in allen Aspekten des Radios zu #RDE23

25. April 2023 · Konferenz · News · Podcastinfo · Technologie-News

Radiounternehmen nutzen künstliche Intelligenz seit Jahren in Planungssoftware, Empfehlungsmaschinen und Spracherkennung, doch jetzt hat sich das Tempo des Wandels beschleunigt und das Potenzial künstlicher Intelligenz im Radio hat mit der Entwicklung der generativen KI einen weiteren großen Sprung gemacht.

Eine Reihe von Rednern gaben im letzten Monat Einblicke in das neue SpielfeldRadioDays EuropaKonferenz und wies darauf hin, dass die Verknüpfung aller neuen Technologien bereits die Art und Weise verändert, wie Radiounternehmen agieren und Strategien für ihre Zukunft entwickeln.

Jede der neuen Entwicklungen ist für sich genommen innovativ, aber das Potenzial für die größte Veränderung liegt in der Kombination aller davon.

Das häufigste Szenario wird die Erstellung neuer Inhalte für Nachrichten oder Radiopräsentationen durch die Kombination aller Tools sein. Es funktioniert so:

• Speech-to-Text-Engines wandeln Ihr Audio in geschriebenen Text um. • Der Text Ihres Inhalts wird an eine generative KI-Engine wie ChatGPT weitergeleitet. • Die generative KI-Engine analysiert den Inhalt und lernt Syntax, Stil und Satzstrukturen für Ihren Sender. • Wenn Sie dazu aufgefordert werden Erstellen Sie eine Nachricht oder etwas Interessantes, worüber Sie sprechen können. Es durchsucht das Internet nach Informationen zu diesem Thema und strukturiert es dann anhand der Erkenntnisse über den Stil Ihres Senders. Innerhalb des Dienstes wird maschinelles Lernen eingesetzt, um die besten Inhalte zu generieren, nicht nur die ersten Ding, das gefunden wird • Die Ausgabe der generativen KI wird einer Sprachsynthese-Engine zugeführt, um sie von Text in Sprache umzuwandeln • Ein Sprachsynthesizer liest dem Hörer den Text vor und wendet dabei Komprimierung und andere KI-gesteuerte Audioverarbeitungstools an, damit er richtig klingt für den Zuhörer• Wenn Ihr Zuhörer mit dem Inhalt auf einem intelligenten Lautsprecher interagiert, kann der Zuhörer Fragen stellen und die KI-Interaktions-Engine kann in Echtzeit mit weiteren Informationen antworten oder dem Zuhörer einige Fragen stellen, um zu sehen, ob er mehr hören möchte Informationen oder verwandte Geschichten.

Mehrere Experten glauben, dass die Kombination dieser neuen KI-Tools mit intelligenten Lautsprechern das Ende von Google und das Aufkommen einer neuen Art der Suche bedeuten könnte, die auf Sprache und intelligenten Lautsprechern basiert.

Ein Ketovon YLEs Funktechnologie- und Entwicklungseinheit undAnna Vosalikova, vom Tschechischen Radio, erzählte den Konferenzteilnehmern, wie der finnische und tschechische nationale Sender mit dieser Technologie gespielt und KI-erstellte Krimi-Podcasts, Horrorgeschichten, interaktive Hörspiele, Nachrichtenberichte und Website-Inhalte erstellt hat.

„Für die Medien geht es in der Zukunft nicht mehr um die digitale Transformation … das haben wir bereits getan. Die Transformation ist jetzt die Transformation des Digitalen“, sagte Satu Keto.

Während sie sich über die Möglichkeiten ihrer Experimente informierten, wiesen die Redner auch darauf hin, dass sie gelernt haben, dass verantwortungsbewusste Rundfunkveranstalter viele Probleme berücksichtigen müssen, wie z. B. Transparenz, indem sie Ihrem Publikum mitteilen, dass Sie KI verwenden, und das Publikum auch davor warnen die Möglichkeit von Betrügereien mit Deep-Fake-Videos und gefälschten Stimmen. „Experimente im Jahr 2021 haben uns gezeigt, wie einfach es ist, die Stimme einer Person zu stehlen, die für Falschmeldungen verwendet werden kann, aber wir haben gesehen, wie die Technologie auch dazu genutzt werden kann, mithilfe eines digitalen Zwillings besser mit Ihren Zuhörern zu interagieren.“

„Wir müssen mit diesen Tools experimentieren, um zu verstehen, wie sie uns dabei helfen können, uns auf unsere Arbeit zu konzentrieren. Es müssen Transparenz und rechtliche Fragen besprochen werden, um sicherzustellen, dass das Vertrauen bei Ihrem Publikum stark bleibt. Wir müssen in der Lage sein, uns für unsere Zwecke zu authentifizieren Publikum."

In den letzten Jahren haben wir gesehen, wie skrupellose Betrüger Radio-Social-Media-Konten gefälscht haben. Stellen Sie sich also vor, sie würden anfangen, dies mit Sprach- und Videofälschungen zu tun. In Europa denken die Regierungen bereits über diese Fragen nach und es wird erwartet, dass sie bei der Regulierung der Art und Weise, wie diese Technologie genutzt werden soll, eine Vorreiterrolle übernehmen, so wie sie es bereits bei den DSGVO-Vorschriften für das Internet getan haben. Verantwortungsbewusste Rundfunkveranstalter werden eine wichtige Rolle spielen, wenn Gesellschaften über die Auswirkungen der neuesten KI-Tools nachdenken.

Für Werbetreibende und Zuhörer werden einige der neuen Tools viele Vorteile mit sich bringen, da sie einige der mit dem Tracking verbundenen Datenschutzprobleme lösen werden. Eines davon ist Kontext-Targeting für verbesserte Empfehlungen.

Durch den Einsatz von Sprach-Text-Erkennungsmaschinen in Radiosendungen und Podcasts können intelligente Podcast- und Streaming-Plattformen den Hörern Inhalte präziser präsentieren, ohne dass sie etwas über sie wissen müssen, außer dem, was sie zuvor gehört haben. Derzeit sind Empfehlungsmaschinen nicht sehr intelligent. Sie verlassen sich darauf, dass die Leute ihr Programm oder ihren Podcast markieren oder kategorisieren. Diese Kategorisierungstools werden mit den Tags oder Kategorien der vorherigen Sendung abgeglichen, die sie gehört haben, um sie zu empfehlen: „Wenn Ihnen das gefallen hat, könnte Ihnen das auch gefallen.“ .' Aber diese Empfehlungen sind oft völlig ungenau.

Beim Kontext-Targeting werden Sprach-zu-Text-Tools verwendet, um alle in einem Podcast oder einer Nachholradiosendung gesprochenen Sätze zu analysieren und herauszufinden, was tatsächlich im Detail besprochen wurde. Anschließend wird dies mit dem tatsächlichen Inhalt der gerade gehörten Sendung abgeglichen, sodass Sie einen näheren Einblick erhalten Übereinstimmung der Inhalte, die für Sie wahrscheinlicher von Interesse sind.

Ein Whitepaper vonEcholot , diskutiert die Art und Weise, wie Werbung von dieser Technologie profitieren kann, ohne dass persönliche Daten des Hörers verwendet werden müssen, sondern nur das, was er gehört hat. Werbetreibende können dann nach Hörerinteresse und nicht nach allgemeinen Kategorien oder Hörerdemografie kaufen. Das Sounder-Whitepaper erklärt:

„Kontext-Targeting liefert Anzeigen basierend auf der Inhaltsrelevanz, im Gegensatz zum Zielgruppen-Targeting, das auf bestimmte Arten von Nutzern abzielt, unabhängig davon, welche Inhalte sie zum Zeitpunkt des Anzeigenempfangs konsumieren. Durch die Analyse der Episoden und Inhalte einer Sendung, um Kontext-Targeting-Möglichkeiten zu identifizieren, anstatt sich nur auf Podcast-Metadaten wie die Genres von Apple zu verlassen, können Medienkäufer sicherer Möglichkeiten finden, die für die Bedürfnisse einer Marke relevanter sind. Die kontextbezogene Bewertung des Inventars kann mehr Podcasts als je zuvor umfassen vor und erhöhen die Menge an Inhalten, die Werbetreibenden zur Verfügung stehen, erheblich.“

Radioanalysatorgibt es schon seit einiger Zeit, aber zu seinen neuesten Angeboten gehören Tools zur Publikumsforschung, die die Bewertungsdaten der Zuschauer mit der Programmuhr und dem Sendeton abgleichen und so einen visuellen Leitfaden darüber geben, welche Segmente einer Sendung beim Publikum gut oder schlecht ankamen .

Mithilfe einer minutengenauen Analyse ist das Messtool in der Lage, genau zu ermitteln, was Zuhörer anspricht und was Programmierer, Produzenten und Moderatoren tun können, um sie zu unterhalten.

Zu den Erkenntnissen aus der Analyse der auf der Konferenz gezeigten Persönlichkeitsradiosendungen gehörten:

• Irrelevante Wetterberichte verlieren Zuhörer. Machen Sie die Berichte für die Zuhörer nützlich, indem Sie sie auffordern, einen Regenschirm mitzubringen oder sich warm anzuziehen. Machen Sie den Wetterbericht zu Informationen, die sie nutzen können, und nicht nur zu einem weiteren Programmabschnitt Musik, die ihnen gefällt, in den Vortrag integrieren. • Emotionen wie Weinen oder Lachen fesseln die Zuhörer. • Sportergebnisse sind für die Zuhörer langweilig. Sprechen Sie mehr über einzigartige Sportnachrichten und nicht nur über die Ergebnisse. • Fügen Sie nicht zu viele Themen in Ihre Morgensendung ein, sondern verwenden Sie a Wenige Themen und kommen jede Stunde auf neue Weise darauf zurück. • Im Laufe des Tages ist es weniger gut, über dasselbe Thema zu sprechen, nachdem man es zum ersten Mal gehört hat. Die Zuhörer haben das Gefühl, dass sie es bereits gehört haben, und achten nicht darauf oder schalten ab. Wenn Sie also zu einem Thema zurückkehren, erklären Sie, wie es aktualisiert wird, während Sie es vorstellen. • Gehen Sie in jedem Thema direkt zum Punkt, um das Publikum schnell zu fesseln

In Nachrichtenredaktionen kommt es immer häufiger vor, geschriebene Nachrichten in Audio oder Audio-Storys in Web-Berichte umzuwandeln, da KI eingesetzt wird, um den Blickwinkel und die grundlegenden Fakten einer Story beizubehalten, sie jedoch für Fernsehen, Radio oder das Internet anders zu formatieren. Es erspart Journalisten, für jedes Medium drei verschiedene Versionen ihrer Geschichten erstellen zu müssen, indem sie die Geschichte für jedes Medium unterschiedlich neu formatieren. Natürlich überprüfen Journalisten in verantwortungsvollen Medienorganisationen ihre Arbeit vor der Veröffentlichung immer noch für jede Plattform.

Marianne Bouchart, sagte der Gründer einer gemeinnützigen Organisation zur Förderung von Nachrichteninnovationen:

„Vertrauen Sie Robotern nicht, Entscheidungen zu treffen, sondern nutzen Sie sie, um Ihnen beim Sammeln von Daten zu helfen. Treffen Sie Ihre eigenen redaktionellen Entscheidungen. Seien Sie ethisch und sagen Sie Ihrem Publikum, was Sie tun … Transparenz ist notwendig.“

KI-Überwachungstools können Social-Media-Websites nach Schlüsselwörtern und Bildern durchsuchen. Beispielsweise ergab eine KI-Analyse von TikTok in Russland, dass TikToks, die das Wort „Krieg“ erwähnten oder Bilder von Soldaten mit Waffen zeigten, in Russland zu Beginn der Ukraine-Invasion nicht gezeigt wurden.

Morna McAulay, ein Datentransformations- und Strategieführer, erklärte, dass künstliche Intelligenz istDaten + Algorithmus = Ausgabe . Es eignet sich gut zur Nachverfolgung und Analyse, erstellt jedoch selbst keinen nennenswerten Originalinhalt.

Maschinelles Lernen ist die nächste Evolutionsstufe der KI und das ist es, was Dienste wie ChatGPT vorantreibt.

Maschinelles Lernen erstellt den Algorithmus, nicht nur die Ausgabe,Daten + Ausgabe = Algorithmus . Da es eine Rückkopplungsschleife erzeugt, ermöglicht es der KI, weiter zu lernen … sie verfeinert, was sie ausgibt.

RadioGPT – www.futurimedia.com/radiogpt

KI-Tools zur Audioverarbeitung –https://auphonic.com/features/levelerwww.cleanvoice.ai

Zielgruppendatenabgleich und Stimmungsanalyse – www.podderapp.com

KI-generierte, rechtefreie Produktionsmusik (Hauptbild) – https://soundraw.io/create_music

Von Radio France genutztes investigatives Faktencheck-Tool für Journalisten – https://mbnuijten.com/statcheck

Sicherer Sprach-zu-Transkriptionsdienst – https://www.mygoodtape.com

KI-generierte und bearbeitete Videos –

https://www.synthesia.io

https://aistudios.com

KI-generierte Grafiken – https://aistudios.com

KI-generierte Stimmen –

https://play.ht

https://wellsaidlabs.com

https://murf.ai

Schlagworte: KI | künstliche Intelligenz | Konferenz | maschinelles Lernen | Radiotage Europa | RDE

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