La IA y el Machine Learning crecen en todos los aspectos de la radio #RDE23

25 abril 2023 · Conferencia · Noticias · Podcastinfo · Noticias de tecnología

Las empresas de radio han estado utilizando la inteligencia artificial durante años en software de programación, motores de recomendación y reconocimiento de voz, pero ahora el ritmo del cambio se ha acelerado y el potencial de la inteligencia artificial en la radio ha dado otro gran salto con el desarrollo de la IA generativa.

Una serie de oradores dieron su visión sobre el nuevo campo de juego en la conferencia del mes pasado.RadioDays Europaconferencia, señalando cómo vincular todas las nuevas tecnologías ya está cambiando la forma en que las compañías de radio operan y elaboran estrategias sobre su futuro.

Cualquiera de los nuevos desarrollos es innovador en sí mismo, pero el potencial para el mayor cambio radica en combinarlos todos.

El escenario más común será la creación de nuevos contenidos para noticias o presentación de radio combinando todas las herramientas. Funciona así:

• Los motores de voz a texto convierten su audio en texto escrito. • El texto de su contenido se envía a un motor de IA generativa como ChatGPT. • El motor de IA generativa analiza el contenido y aprende la sintaxis, el estilo y las estructuras de oraciones para su estación. • Cuando se le solicita crea una noticia o algo interesante de qué hablar, escanea Internet en busca de información sobre ese tema y luego la estructura utilizando lo que se ha aprendido sobre el estilo de su estación, el aprendizaje automático se utiliza dentro del servicio para generar el mejor contenido, no solo el primero. lo que se encuentra • La salida de la IA generativa se envía a un motor de síntesis de voz para convertirlo de texto a voz • Un sintetizador de voz lee el texto al oyente, aplica compresión y otras herramientas de procesamiento de audio impulsadas por la IA para que suene bien para el oyente • Si su oyente interactúa con el contenido a través de un altavoz inteligente, el oyente puede hacer preguntas y el motor de interacción de IA puede responder en tiempo real con más información, o hacerle algunas preguntas al oyente para ver si quiere escuchar más. información o historias relacionadas.

Varios expertos piensan que combinar estas nuevas herramientas de IA con altavoces inteligentes podría significar el fin de Google y la llegada de un nuevo tipo de búsqueda, impulsada por voz y altavoces inteligentes.

Una dieta cetogénicade la unidad de Desarrollo y Tecnología de Radio de YLE yAnna Vosalikova, de Radio Checa, explicó a los delegados de la conferencia cómo la emisora ​​nacional checa y finlandesa ha estado jugando con esta tecnología, generando podcasts de ficción policial, historias de terror, dramas de audio interactivos, informes de noticias y contenido de sitios web creados por IA.

“Para los medios, el futuro ya no se trata de la transformación a lo digital… eso ya lo hemos hecho. La transformación es ahora la transformación digital”, dijo Satu Keto.

Mientras aprendían sobre las posibilidades de sus experimentos, los oradores también señalaron que habían aprendido que habrá muchas cuestiones que las emisoras responsables deberán considerar, como ser transparentes al decirle a su audiencia que están utilizando IA y también advertir a la audiencia sobre la posibilidad de estafas utilizando videos falsos y voces falsificadas. “Los experimentos realizados en 2021 nos mostraron lo fácil que es robar la voz de una persona para utilizarla en engaños, pero vimos cómo la tecnología también se puede utilizar para interactuar mejor con los oyentes mediante un gemelo digital.

“Tenemos que jugar con estas herramientas para entender cómo pueden ayudarnos a concentrarnos en el trabajo que hacemos... hay cuestiones legales y de transparencia que discutir, para garantizar que la confianza se mantenga sólida con su audiencia... Necesitamos poder autentificarnos para nuestra audiencia."

En los últimos años hemos visto cómo estafadores sin escrúpulos han falsificado cuentas de radio en redes sociales, así que imagínate si empiezan a hacer eso con falsificaciones de voz y vídeo. En Europa, los gobiernos ya están considerando estas cuestiones y se espera que lideren las regulaciones sobre cómo se debe utilizar esta tecnología, tal como lo hicieron con las regulaciones GDPR para Internet. Las emisoras responsables tendrán un papel importante que desempeñar a medida que las sociedades consideren las implicaciones de las últimas herramientas de inteligencia artificial.

Para los anunciantes y los oyentes habrá muchos beneficios de algunas de las nuevas herramientas, que resolverán algunos de los problemas de privacidad asociados con el seguimiento. Uno de ellos es la orientación contextual para mejorar las recomendaciones.

Al utilizar motores de reconocimiento de voz a texto en programas de radio y podcasts, las plataformas inteligentes de podcasts y streaming podrán presentar contenido con mayor precisión a los oyentes sin tener que saber nada sobre ellos excepto lo que escucharon previamente. Actualmente, los motores de recomendación no son muy inteligentes, dependen de que las personas etiqueten o categoricen su programa o podcast y esas herramientas de categorización se relacionan con las etiquetas o categorías del programa anterior que escucharon para recomendar "si te gustó, puede que te guste esto". .' Pero esas recomendaciones suelen ser tremendamente inexactas.

La orientación contextual utiliza herramientas de voz a texto para analizar todas las oraciones pronunciadas en un podcast o programa de radio de actualización y determinar en detalle lo que realmente se estaba discutiendo, luego lo compara con el contenido real del programa que acaba de escuchar, brindándole una visión más cercana. coincidencia de contenido que tenga más probabilidades de ser de su interés.

Un libro blanco deSonda , analiza cómo la publicidad puede beneficiarse de esta tecnología sin tener que utilizar ningún dato personal del oyente, simplemente lo que haya escuchado. Luego, los anunciantes pueden comprar según el interés del oyente en lugar de categorías generales o datos demográficos del oyente. El documento técnico de Sounder explica:

“La orientación contextual ofrece anuncios basados ​​en la relevancia del contenido, a diferencia de la orientación por audiencia, que se dirige a tipos específicos de usuarios independientemente del contenido que estén consumiendo en el momento de recibir el anuncio. Al analizar los episodios y el contenido de un programa para identificar oportunidades de orientación contextual, en lugar de depender únicamente de los metadatos de los podcasts como los géneros de Apple, los compradores de medios pueden encontrar con mayor confianza oportunidades con mayor relevancia para las necesidades de una marca... la evaluación contextual del inventario puede incluir más podcasts que nunca. antes y aumentar significativamente la cantidad de contenido disponible para los anunciantes”.

Analizador de radioha existido por un tiempo, pero sus últimas ofertas incluyen herramientas de investigación de audiencia que mapean los datos de calificaciones del medidor de audiencia con el reloj del programa y el audio de la transmisión, brindando una guía visual sobre qué segmentos de un programa funcionaron bien o mal con la audiencia. .

Al utilizar un análisis minuto a minuto, la herramienta de medición puede concluir con precisión qué es lo que atrae a los oyentes y qué pueden hacer los programadores, productores y presentadores para mantenerlos entretenidos.

Algunas conclusiones del análisis de programas de radio de personalidades demostrados en la conferencia incluyeron:

• Los informes meteorológicos irrelevantes hacen que los oyentes pierdan audiencia, haga que los informes sean útiles para los oyentes diciéndoles que traigan un paraguas o se abriguen bien, haga que el informe meteorológico sea información que puedan usar, no simplemente otro segmento del programa. • Hable sobre el final de las canciones para hacer la transición de los oyentes del música que les gusta en la charla • Emociones como llorar o reír atraen a los oyentes • Los resultados deportivos son aburridos para los oyentes, hable más sobre noticias deportivas únicas, no solo sobre los resultados • No incluya demasiados temas en su programa matutino, use un pocos temas y vuelve a ellos de nuevas maneras cada hora. A lo largo del día, hablar sobre el mismo tema no funciona tan bien después de escucharlo por primera vez. Los oyentes sienten que ya lo han escuchado y no prestan atención o se desvían, por lo tanto, si regresa a un tema, explique cómo se actualiza a medida que lo presenta. Vaya directamente al punto de cada tema para captar a la audiencia rápidamente.

Convertir noticias escritas en audio, o historias de audio en informes web, es cada vez más común en las redacciones, ya que la IA se utiliza para mantener el ángulo y los hechos básicos de una historia, pero formatearla de manera diferente para la televisión, la radio o la web. Les ahorra a los periodistas la necesidad de crear tres versiones diferentes de sus historias para cada medio al reformatear la historia de manera diferente para cada medio. Por supuesto, los periodistas de los medios de comunicación responsables todavía verifican su trabajo para cada plataforma antes de publicarlo.

Marianne Bouchart, el fundador de una organización sin fines de lucro que promueve la innovación en las noticias dijo:

“No confíe en los robots para tomar decisiones, utilícelos para que le ayuden a recopilar datos. Tome sus propias decisiones editoriales. Sea ético y dígale a su audiencia lo que está haciendo... la transparencia es necesaria”.

Las herramientas de monitoreo de IA pueden monitorear los sitios de redes sociales en busca de palabras e imágenes clave. Por ejemplo, un análisis de IA de TikTok en Rusia encontró que los TikToks que mencionaban la palabra "guerra" o mostraban imágenes de soldados con armas de fuego no se mostraban en Rusia al comienzo de la invasión de Ucrania.

Morna McAulay, un líder de estrategia y transformación de datos explicó que la inteligencia artificial esDatos + Algoritmo = Salida . Es bueno para el seguimiento y el análisis, pero no crea contenido original significativo por sí solo.

Machine Learning es la próxima evolución de la IA y eso es lo que impulsa servicios como ChatGPT.

El aprendizaje automático crea el algoritmo, no solo el resultado,Datos + Salida = Algoritmo . Debido a que crea un circuito de retroalimentación, permite que la IA continúe aprendiendo... refina lo que produce.

RadioGPT – www.futurimedia.com/radiogpt

Herramientas de inteligencia artificial para procesamiento de audio: https://auphonic.com/features/levelerwww.cleanvoice.ai

Coincidencia de datos de audiencia y análisis de sentimiento – www.podderapp.com

Música de producción libre de derechos generada por IA (imagen principal) – https://soundraw.io/create_music

Herramienta de investigación de verificación de hechos para periodistas utilizada por Radio Francia – https://mbnuijten.com/statcheck

Servicio seguro de transcripción de voz: https://www.mygoodtape.com

Vídeos generados y editados por IA:

https://www.synthesia.io

https://aistudios.com

Gráficos generados por IA: https://aistudios.com

Voces generadas por IA –

https://play.ht

https://wellsaidlabs.com

https://murf.ai

Etiquetas: IA | inteligencia artificial | Conferencia | aprendizaje automático | Radiodays Europa | RDE

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