スマート・スライシングのためのコア技術ソリューション
biliveの自動スライス機能は、多次元コンテンツ認識アルゴリズムに依存しています:
- 3段式トリガー機構ポップアップ密度(1分間あたりのポップアップ数)、音声感情認識(ウィスパー出力分析)、ギフトピークを組み合わせ、クライマックスクリップを総合的に判断。
- 文脈依存切断カットポイントの前後15秒を自動的に延長し、プレゼンテーションの中断を防ぎます。
- タイトル生成アルゴリズムポップアップ頻度の高い単語+発話キーワード+LDAトピックモデルを抽出し、3~5個のタイトル候補を生成。
設定方法:
- settings.tomlの[clipper]段落にthreshold_danmaku=200(1分あたりのポップアップの閾値)を設定する。
- adjust_buffer=15は前後数秒のバッファを定義する
- enable_sentiment=trueを有効にしてセンチメント分析をオンにする(3%のCPUオーバーヘッドが追加で必要)
最適化に関する提案:ゲーム実況放送の場合は、game_specific_rulesを増やして特別なイベントのトリガールールを設定することをお勧めします。知識ベースの実況放送の場合は、ポップアップの比重を下げ、ボイスポーズの検出に重点を置くことをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。bilive:教師なしライブ録画と自動スライシング、B局用アップロードツールについて




























