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正確なコンテンツ認識と効率的な自動スライス処理を実現するには?

2025-09-10 1.9 K

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:

  1. 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。
  2. adjust_buffer=15は前後数秒のバッファを定義する
  3. 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。

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