Популярный видеохостинг YouTube запустил автоматические субтитры и создание географических тегов для прямых трансляций. Об этом пользователям сообщил портал Watcher.
YouTube запустил функцию автоматических субтитров на английском для прямых трансляций. Функция работает благодаря технологии автоматического распознавания речи LASR. Кроме того, популярная площадка запустила функцию повторного просмотра чата, чтобы можно было следить за беседой даже после завершения потоковой трансляции. Повторение онлайн-чата будет отображаться вместе с видео, как и во время прямого эфира.
Youtube самое популярное видео сегодня, 6 марта 2018: Видеохостинг продолжает внедрять технологии
Информационная площадка отмечает, что возможность запускать автоматические субтитры появится уже в течение ближайших недель.
YouTube также добавил возможность создавать теги местоположений в своих мобильных прямых трансляциях и загруженных видеороликов. Пользователи могут теперь просматривать видео с одним и тем же геотегом, просто нажав на него. Также можно использовать фильтр геолокации на странице результатов поиска, чтобы найти другие видео из определенного места.
Youtube самое популярное видео сегодня, 6 марта 2018: Google начал тестировать новую функцию для Youtubе
Теперь на канале Youtube можно менять задний фон на видео. Известно, что данный инструмент редактирования уже доступен для смартфонов, но пока только в бета-версии.
В компании Google начали тестировать новую функцию для Youtube, позволяющую заменить задний фон на видео так же просто, как, например, выбрать фильтр к фотографии в Instagram. Приложение, созданное с применением алгоритма искусственного интеллекта, способно делать это «на лету», минуя необходимость использовать зелёный экран и прочие сложные приспособления. Инструмент редактирования уже доступен для смартфонов, но пока только в бета-версии и для небольшого круга пользователей.
«При разработке использовалось машинное обучение для решения задачи семантический сегментации с использованием нейронных сетей, стало известно Wordyou. Мы создали сетевую архитектуру и учебную процедуру, подходящую для смартфонов. Нам хотелось, чтобы приложение было лёгким и быстрым, поэтому мы изначально поставили себе задачу заставить его работать в 20-30 раз быстрее других современных моделей сегментирования фотографий. Это позволило нам добиться результата, при котором все это «летает» со скоростью до 30 кадров в секунду», — поясняют специалисты, работающие над приложением.
