百度云智能媒体内容分析一体机（MCA）建设

导读 ：本文主要介绍了百度智能云MCA产品的概念和应用。

媒体信息海量且复杂，采用人工的方式对视频进行分析处理，面临着效率低、成本高的困难。于是，MCA应运而生。它基于百度自研的视觉AI、ASR、NLP技术，为用户提供音视频、图片、文本的内容分析能力，实现标签提取、智能封面提取、高光片段分析等功能。

01 背景与目标

对于涉及广电新闻、娱乐社交等UGC、AIGC的企业来说，有效地收集、整理、分析和呈现视频内容，不仅能帮助企业在竞争中拔得头筹，还有利于做出更优的业务决策。可是，这会面临一些挑战：

• 标签要覆盖大量业务场景，否则就需要建设多个数据集，不易于统计和分析；

• 分析维度应支持自由配置，否则无法满足个性化的业务需求；

• 支持分析不同格式的媒体内容，同时，处理视频的速度要快。

百度智能云媒体内容分析（Media Content Analysis），就是为了帮助企业提高内容分析的效率、缩减平台的人力成本，而建设的一体机产品：

MCA将AI技术落地于媒体行业内容分析场景，可以助力企业内容推荐与搜索业务发展，赋能媒体行业，助力产业升级。

02 技术方案

根据公开信息可知，MCA的定位是“实现智能媒体内容分析的一体机产品”，用户可以选择公有云或私有化的部署方式，自定义配置内容分析的维度，并呈现可视化的分析结果。

AI技术托底（大模型）：MCA借助百度强大的 AI 技术、沉淀已久的海量级数据，针对视频场景进行专门的优化，可以达到最优的识别效果。

影视综知识图谱（业内领先）：根据影视剧/综艺类视频的场景、人脸、标题等内容，推理返回剧集名称、别称、演员表、一句话简介、上映时间、地点等信息，帮助补充视频标签。

公众人脸库（专业）：基于百度百科的海量人脸数据，收录了领导人、艺术家、影视明星、体育明星、社会活动家等国内外公众人物，总数量超70万。

召回率提升（高效）：对比人工浏览视频内容标注出的视频标签的数量，使用视频内容分析MCA的结构化标签数量提升了10倍左右，能够准确描述视频中的细节内容、提升视频的搜全率。