Showcase AI Auto-Editing (Closed Beta)

Im folgenden Dokument sind Beispiele f├╝r die Verwendung von AI-Editing Tools aufgezeigt welche mit Hilfe von Machine Learning Schnittabl├Ąufe automatisch realisieren k├Ânnen.

Hierbei handelt es sich um eine Closed Beta Entwicklungs Version, welche zurzeit nur f├╝r ausgew├Ąhlte Entwickler zug├Ąnglich ist.

├ťbersicht

1. "Word-String Timeline" und Wort Sammlungen
2. Pausen, ├ťberlegungslaute und W├Ârter entfernen
3. Sprecheranalyse - Interviewbl├Âcke
4. Text Constructor - Neue Texte aus W├Ârtern generieren.
5. Themenbl├Âcke
6. Marker 7. Ziele des Tools



Word-String-Timeline

Jedem Wort kann ein Timecode zugeordet werden, wodurch es m├Âglich wird "Word-String-Timelines" zu erstellen. In dieser Timeline werden alle gleichen W├Ârter gesammelt.

Beispiel 1: Alle Takes eines Wortes


In diesem Beispiel suchen wir in einem Video "Corona-Krise am Flughafen Frankfurt" (Quelle: YouTube |┬áhrfernsehen) nach den W├Ârtern "Flughafen" und m├Âchten diese in einer Timeline hintereinander geschnitten haben. ├ťber die Funktion "Auswertung/Word-String" kann eine XML f├╝r ein bestimmtes Wort generiert werden. Wie scharf jedes Wort angeschnitten werden soll, l├Ąsst sich ├╝ber das Feld "Handle length" steuern. In diesem Beispiel wurden die Werte von 0.1 ms gew├Ąhlt, was bei einer 25fps Timeline in etwa 3 Frames entspricht.






Beispiel 2: Mehrere W├Ârter in einer Timeline sammeln

Es k├Ânnen auch verschiedene W├Ârter in einer Timeline gesammelt werden. Mit der Sucheingabe :Flughafen, Frankfurt k├Ânnen wir eine Timeline mit den W├Ârtern "Flughafen" und "Frankfurt" erstellen.





Beispiel 3: Kombinierte W├Ârter

W├Ârter k├Ânnen kombiniert werden um die Suche zu verfeiern. Statt "Flughafen" und "Frankfurt" m├Âchten wir nun nur noch die Stellen im Video, an denen "Flughafen Frankfurt" gesagt wird. Unsere Sucheingabe lautet dann:(Flughafen,Frankfurt). Die kombinierten W├Ârter werden in Klammer geschrieben.





Beispiel 4: Schl├╝ssel W├Ârter (Substantive)

Eine "KeyWords" XML lieferter eine Alphabetisch sortierte Timeline mit allen besonders h├Ąufig genannten Substantiven. Dabei werden nur Substantive mit einer H├Ąufigkeit von 4 oder h├Âher einbezogen. Dies Erkennung von Substantive ist zurzeit nur f├╝r die Deutsche Sprache verf├╝gbar und kann ca. 25.000 Substantive erkennen.







Pausen, ├ťberlegungslaute und W├Ârter entfernen

Die "Cut" Tools bieten verschiedene Funktionen zum automatisierten zusammenschneiden von Material. Zum Beispiel das entfernen aller Sprechpausen oder das ausklammern von W├Ârtern. So k├Ânnen auch Stotterer wie z.b. "├ähm" oder "├äh" laute entfernt werden.

Beispiel 1: Sprechpausen entfernen


In diesem Beispiel entfernen wir aus dem Video "15 schnelle Fragen - 15 langsame Antworten von Milky Chance" (Quelle: YouTube |┬áDASDING) alle Sprechpausen. Das Original Video auf YouTube hat eine L├Ąnge von 2:51 min. Nach dem automatisierten entfernen der Sprechpausen und eine "Handle Length" von 0, kommen wir auf 1:11 min. Das entspricht einer Reduzierung um mehr als 50%. Skaliert man diese Verh├Ąltnis hoch auf Material von mehreren Stunden, spart dies z.b. sehr viel Zeit bei der Materialsichtung. Die Handle Length kann daf├╝r nat├╝rlich angepasst werden um z.b. nur gr├Â├čere Pausen zu entferen. Ein "Handle Length" von 5s w├╝rde nur Pausen ab einer L├Ąnge von 5 Sekunden entfernen.
Das Vorschau Video enth├Ąlt nur ein Teil der ganzen Timeline.






Beispiel 2: ├ťberlegungslauten entfernen


Im Video "DIE EISK├ľNIGIN 2 | Mark Forster im Interview | FredCarpet" (Quelle: YouTube |┬áFredCarpet) m├Âchten wir alle ├ťberlegungslaute entfernen. Die "Cut" Funktion "├ťberlegungslaute entfernen" macht genau dies. Anschlie├čend erhalten wir einen Schnitt ohne diese Worte.

Im Beispiel Video (rechts) sind die herausgeschnittenen "├ťberlegungslaute" einmal gesammelt. Die Timeline enth├Ąlt dementsprechend keine dieser W├Ârter mehr.






Beispiel 3: W├Ârter entfernen


├ähnlich wie in Beispiel 2 k├Ânnen auch bestimmte W├Ârter aus einem Video herausgeschnitten werden. ├ťber die Funktion "W├Ârter entfernen" kann ein bestimmtes Wort oder mehrere W├Ârter, sowie Wort Kombinationen entfernt werden. In diesem Beispiel wurden aus dem Beitrag "Neuartiges Corona-Virus entdeckt" (Quelle: YouTube |┬átagesschau) alle W├Ârter die "Virus" behinhalten entfernt. Daraus ergibt sich folgende Timeline:






Sprecheranalyse



Beispiel 1: Interviews in Bl├Âcke teilen


Interview-Sessions k├Ânnen mit der Sprechererkennung automatisch aufgeteilt werden. In diesem Beispiel wurde die Funktion anhand des Inteviews mit Martin Sonneborn gezeigt "FRAG EINEN EUROPAABGEORDNETEN | Martin Sonneborn" (Quelle: YouTube |┬áHYYPERBOLE). Das ganze funktoniert auch mit Rohmaterial, sofern man den Interviewer h├Âren kann. Frage und Antwort unterteilt und mit Markern versehen. Nach jeder Antwort kann eine automatische L├╝cke gesetzt werden. In Adobe Premiere Pro kann ├╝ber das Marker Panel auch so der Inhalt durchsucht werden.







Text Constructor - Kreativ Modus


Mit dem Text Constructor kann ├╝ber eine freie Texteingabe das Video automatisch zu recht geschnitten werden.






Unterteilung in Themenbl├Âcke


Diese Funktion ist zurzeit nur f├╝r die Deutsche Sprache verf├╝gbar und enth├Ąlt 25.000 W├Ârter.

Mit dem Analysieren von Wortgruppen k├Ânnen Videos automatisch in Themen unterteilt werden. In diesem Beispiel wurden alle Substantive mit mindestens 3 Zeichen und einer H├Ąufigkeit von mindestens 4 gesucht. Anschlie├čen werden Bl├Âcke gesucht, in denen die W├Ârter besonders oft auftauchen.






Exporte mit Marker

Alle XML Exporte k├Ânnen mit Marker versehen werden welche in einem Beliebigen Schnittprogramm weiter vearbeitet werden k├Ânnen.



Die Ziele des Tools

· Einfache Bedienung ohne Programmierkenntnisse
· Flexible Exporte f├╝r diverse Programme
· Einfaches weiterverarbeiten der Analysierten Dateien
· Keine installation von Software erforderlich
· Einfaches Trainieren der AI mit Drehb├╝chern oder Keywordlisten
· Preiswert & Werbefrei
· Hosting und Auswertung innerhalb Deutschlands