Предложены программные механизмы, направленные на оптимизацию процессов видеопроизводства для авторов художественных видеоматериалов – материалов, предполагающих предварительную постановочную работу. Разработан механизм создания анимированных трехмерных планов съемки (раскадровок) с использованием дополненной реальности для позиционирования и анимации перемещения актеров. С целью преодоления ограничений операционной системы iOS, связанных с доступом к сенсорам, разработан механизм раздельного захвата аудио- и видеопотоков с датчиков устройства для проведения записи, а также их последующей синхронизации по временным меткам для сохранения в память устройства. Отслеживание соблюдения правил композиционного построения и анализ качества изображения на предмет расфокусировки камеры реализованы с использованием технологий компьютерного зрения. Также представлены механизмы работы со сценарием, включающие алгоритмы обработки текста для вывода на экран в виде субтитров, а также распознавания речи актеров и сравнения её с текстом сценария.

Описана технология, которая позволяет создавать электронные версии обучающих материалов. Данные материалы представляют собой часть общей образовательной среды, построенной на основе принципов Smart Education – современного метода обучения, базирующегося на облачных технологиях и обеспечивающего интерактивность учебного процесса. В электронных обучающих материалах полностью представлено содержимое печатного учебника, необходимых дополнительных интерактивных материалов; созданные с помощью набора алгоритмов электронные учебники могут быть интегрированы в учебный процесс как в виде интернет-ресурса, так и в виде мобильных приложений для наиболее популярных ОС.

Процесс видеомонтажа включает множество трудоемких операций по сортировке и подготовке материалов, что требует значительных временных затрат. В статье описана разработка программного решения для автоматизации этих процессов с использованием технологии машинного обучения. Основное внимание уделено созданию системы, способной классифицировать и сортировать медиафайлы по тексту сценария, тем самым повышая эффективность подготовки материалов к монтажу. Система включает модули распознавания речи, классификации аудио и видео, а также алгоритмы определения соответствия сценарию. Тестирование показало, что предложенная система правильно классифицирует медиафайлы в большинстве случаев, что позволяет существенно сократить время на черновой монтаж.

Статья посвящена разработке системы поиска и индексации аудиофайлов с использованием автоматического распознавания речи (ASR) и Elasticsearch. Проанализированы актуальные системы транскрибирования аудиофайлов на русском языке и выбрана система whisper как лучшая. Создан алгоритм оптимизации скорости транскрибирования с помощью параллелизации процессов обработки файла, продемонстрирована его эффективность. Построена система на микросервисной архитектуре, способная индексировать контент аудиофайлов и их мета-данные для поиска. Результаты исследования показали, что предложенный подход может быть применен для создания эффективных и гибких систем поиска и аналитики аудиоинформации.