港澳会客厅|马浚伟谈“履新”:利用内地影视资源可以做很多事情******
中新网香港1月19日电(记者 索有为)香港著名艺人马浚伟日前被香港特区政府正式任命为香港艺术发展局成员,他在接受中新网港澳会客厅采访时表示,内地影视资源充足、人才充足,希望周边的同业都能利用好内地影视的配套、资源,投入更多的新的创作。
在谈及上任后如何推动粤港澳大湾区在香港的影视产业建设时,马浚伟首先强调说:“很多香港的朋友还有一点是搞不清的。香港本身就是在大湾区里面,大湾区不是香港以外的地方,我们就是在大湾区。怎么连接附近的大湾区的各个城市,然后发挥他们连接起来的作用,这才是重点。”
马浚伟表示,上任以后马上推动大湾区的一些电影项目,希望一些电影的整个制作过程都能在大湾区里面游走,可以再去不同的点拍摄,邀请不同城市的制作人员或者演员拍出一部不是以香港为单独的一个单位筹备的电影,“澳门也好、广州也好,整个大湾区里的各个城市发生的故事,其实我也在构思当中”。
“我希望在艺发局也好,康文署也好,或者是在特区政府那边也好,我能提出一些我的想法,然后去发动大湾区里面的演艺人员一起去参与,有延续性的、不停地有不同的作品出来。”马浚伟说。
在香港演艺界摸爬滚打30年的马浚伟认为,香港有其充满特色的地方,香港音乐及影视作品也陪着很多人长大,但应该承认内地影视发展非常快,特别是内地影视资源充足、人才充足,这对香港来说不会是考验,反而会是非常好的原动力,会让香港的业界工作者觉得“要加把劲”,未来他本人亦非常愿意为此出一份力。
马浚伟补充说,现在内地影视市场已经很好,要增强更多的IP在里面,需要更多的是题材、更多的原创,特别是现在香港在国家支持下也希望成为文化艺术中心,希望周边的同业都能利用好内地影视的配套、资源,投入更多的新的创作,“我们能走到今天,然后面向国际化,没有输给谁,我觉得这个真的很厉害的”。(完)
让“无声世界”感受赛场魅力!带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******
2022年2月4日,第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行,让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念,凝聚中国科技力量,面向世界、面向未来,向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。
本届冬奥会运用最新科技手段,为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道,北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间,为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会,北京电视台上线了智能手语播报数字人,在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报,为听障人士带来精彩赛事报道。
最新数据显示,我国听障人群超过2700万,这部分人群与健听人一样,他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来,传统人工手语翻译工作量大,且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂,语序与正常语序差异大,正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间,还要结合语境进行猜测。
受北京市科委科技冬奥专班委托,北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司,在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下,用3个多月时间,让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习,且翻译准确率高达90%。
在如此短的时间内实现这项高难度动作,智能手语数字人是如何做到,在这背后又有哪些技术创新难点?
在多位业内人士看来,近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层,数据层建设远远不足,并且针对数字人相关产业,底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少,且多以图像、视频等二维平面为主,无法满足AI(人工智能)训练的需求。
同时,因手语语序与中文语序差异大,方言分化更加复杂,且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集,三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外,手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。
凌云光手语数字人产品相关负责人介绍,在建设高质量手语语料库的同时,他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语,并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构,进行数据标注,建设手语语义映射关系,不仅完善了国内手语数据库的建设,也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。
该负责人举例说,基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑,手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑,将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列,包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息,将中文文本语义提炼和精简,形成精准匹配适合手语表达的文本;AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本,根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列,供数字人做表达输入。
该负责人还提到,数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式,通过高精度写实数字人全流程制作方案,可实现一键数字建模,高度还原真人发肤,重新毛孔等细节,更加真实亲切。同时,通过跨模态拟人生成算法,还可以将手语词汇序列,生成相应的动作信息,驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。(姚坤森)