AI 視訊會議

AI 視訊會議：AI 如何增強攝影機和音訊以實現更好的協作


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AI 是現在的熱門題目，分享大家最近行銷團隊整理的AI 如何增強攝影機和音訊以實現更好的協作

AI 視訊會議：AI 如何增強攝影機和音訊以實現更好的協作

作者：邁克爾·里德 （Michael Reid） 和威利斯·利奧 （WillisLeo）

人工智慧現在正在許多行業中廣泛整合，視訊會議設備也不例外。隨著 AI 晶片組引入相機和音訊設備，AI 將如何影響視訊錄製和我們的虛擬協作體驗？

圓展將先進的人工智慧功能整合到其視訊會議、專業視聽和醫療級解決方案中，適用於混合工作空間、HyFlex 學習空間、大型場館活動和展覽、專業廣播和醫院病房。人工智慧驅動的技術提高了視訊和音訊質量，自動追蹤參與者，並提高了會議參與度和效率，同時還能夠做到同時還能夠監控患者安全。

考慮到這一點，這裡是圓展用於追蹤和成幀應用程式的人工智慧功能的綱要。讓我們仔細看看他們是做什麼的。

人工智慧驅動的相機功能 ( AI-Powered Camera Features)

• 自動取景 ( Auto Framing )

複雜的人工智慧演算法以其增強自動取景等功能的能力而處於領先地位。這些演算法使相機能夠自動準確地捕捉拍攝對象，即使在充滿挑戰的條件下也是如此。這意味著視訊會議中不再有模糊的影像，並且多人在畫面內都保持清晰。

圓展的 SmartFrame 技術可自動調整攝影機的視野 （FOV），以適應會議中的所有參與者。此功能無需手動調整，從而簡化了設定過程，使用戶能夠快速且有效率地開始會議.

更具體地說，根據不同的視訊會議與會者人數和會議室規模，圓展還擁有智慧構圖和智慧圖庫取景技術，以滿足各種類型的混合會議需求。有關這些的更多詳細信息，請參見此處。

自動追蹤 (Auto Tracking)

AI Auto Tracking 採用圓展自有專利演算法和人體偵測技術，自動偵測、追蹤和聚焦演講者，確保他們保持在畫面中央。借助人工智慧，即使在動態運動的複雜場景中，也可以在講座、視訊會議和現場活動期間實現流暢、不間斷的追蹤。

圓展的自動追蹤攝影機系列 ( Auto Tracking cameras )，包括 TR615  和 TR535N，結合了各種追蹤功能，例如演示者、區域、混合和分段模式。這些模式使用人工檢測處理來準確跟踪演示者，支持從教育到現場活動和企業視頻會議的應用。

• 講者模式 (Presenter Mode)  即使演講者四處走動，也能保持清晰的焦點，使他們成為場景的中心人物。

• 區域模式 ( Zone Mode) 專為靜態內容量身定制，精確、清晰地捕捉固定主題。

• 混合模式 (Hybrid Mode) 融合了演示者和區域模式的優勢，輕鬆適應動態環境和不可預測的動作。

• 區段模式 (Segment Mode) 提供可自訂的追蹤方法，並允許用戶在更廣闊的區域內指定特定的興趣點，這可以減少對多個攝影機的需求並降低生產成本。

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圓展的攝影機採用先進的人體偵測人工智慧，可以區分人和其他移動物體，例如沙沙作響的窗簾或路人。這項技術經過訓練，可以識別人體形狀和特徵，減少不必要的焦點轉移並最大限度地減少干擾，確保相機始終聚焦在預期的拍攝對象上。

更進一步，圓展的醫療級攝影機透過人工智慧驅動的跌倒偵測將病患安全提升到一個新的水平。例如，圓展MD120UI具有整合的 Edge-AI 電腦視覺模型，可偵測病房內的異常事件。如果患者落在攝影機視野內，系統會自動提醒護理站工作人員，確保及時介入。值得注意的是，這項智慧功能已整合到攝影機本身中，簡化了患者監控，無需額外的感測器墊或穿戴式裝置。

動態偵測 ( Dynamic Detection )

人工智慧透過即時執行移動物體的功能，徹底改變了會議攝影機。攝影機可以快速識別畫面中出現的各種物體或人物，並當場優化設定。

一個例子是動態檢測。當用於 CAM570 等攝影機時，由於雙鏡頭系統提供房間的全面視圖，同時準確實時跟踪移動，會議中對視覺變化的調整都可以無縫記錄。

當有人進入房間時，輔助人工智慧鏡頭會提醒主 PTZ（上下左右放大縮小）攝影機調整其焦點，立即重新構圖場景以包括所有參與者並促進不間斷的協作。

AI音訊處理 ( AI Audio Processing )

我們都經歷過這樣的情況——試圖專注於視訊會議，同時被周圍的噪音分散注意力。人工智慧驅動的聲訊系統，例如吸頂式 AVer FONE700，使用噪音抑制技術為所有參與者提供水晶般清晰的音頻，無論他們是在房間內還是遠端加入.

以下是使聲訊系統聽起來比以往更好的功能：

聲學迴聲消除 ( Acoustic Echo Cancellation )

AEC 可偵測並消除麥克風拾取的個人聲音的延遲聲音，從而實現更清晰的對話，而不會受到迴聲的干擾。

進階降噪 ( Advanced Noise Reduction )

演算法分析雜訊特性並應用濾波器和調整來減少雜訊，而不會顯著影響原始內容。

自動增益控制 ( Automatic Gain Control )

AGC 自動優化信號以保持一致的輸出電平，以補償輸入信號強度的波動。

雙重通話偵測 ( Double-Talk Detection )

結合使用音訊訊號處理演算法和機器學習技術，偵測兩個或兩個以上同時說話時何時發生雙語，然後自動調整音訊訊號以防止迴聲和回饋。

殘響減少 ( Reverberation Reduction )

殘響是指原始聲音停止後聲音的持續性。減少殘響有助於消除殘響可能引起的迴聲或空洞聲音，從而產生更清晰、更易懂的音訊訊號。

聲音圍籬 ( Audio Fence )

使用先進的音頻信號處理算法在電話會議參與者的聲音周圍創建一個虛擬“圍籬”，並將聲音與背景噪音和其他不需要的聲音分開。

AI聲音追蹤 ( AI Audio Tracking )

在追蹤對話時，人工智慧聲音和視訊自動追蹤協同工作，完成追蹤正在進行的對話的繁重工作。以AI人類語音辨識為主導，引導攝影機自動追蹤並順利切換到正在主動說話的人。這樣，遠端參與者就可以保持參感與感並感受到參與對話。

聲音追蹤模式 ( Voice Tracking Mode )

指麥克風系統跟隨並專注於說話者聲音的能力。與攝影機配合使用，這意味著當更多人加入對話時，攝影機會切換到自動取景模式並捕捉會議中的每個人。這減少了攝影機的移動，並為遠端參與者提供了更流暢的鏡頭。

預設取景 ( Preset Framing )

在簡報場景中，您可以指定相機要對焦的特定區域。如果預設取景偵測到預設區域中存在人類，則預設取景會對預設區域進行框架，這有利於混合演示和演示。如果 AI 偵測到此預設區域之外的人聲，它會自動對其進行構圖，以便遠端參與者可以看到當前發言者。如果五分鐘內未偵測到人聲，相機會自動返回預設區域。

動態波束成形 ( Dynamic Beamforming )

即時調整訊號傳輸方向並拾取共鳴的聲音。例如，圓展的 VB350 視訊一體機 (videobar)可以拾取並重現最遠 10 公尺外的共鳴聲音。這提高了音訊品質並減少了干擾，使其在具有多個聲源的環境中更加有效。

AI視訊會議發展前景

攝影機和音訊設備中的人工智慧整合改變並豐富了人們的虛擬互動方式——這只是未來變革的開始。從現在開始，更身臨其境和動態的功能將使虛擬協作更上一層樓。最近推出的 Google Beam 讓這個概念得以一窺。它使用 AI、3D 成像和光場渲染來提供高度沉浸式、逼真的視頻體驗，模擬面對面互動的感覺，無需耳機、眼鏡或可穿戴設備。

另一個突破領域是擴增實境 （AR） 和擴充實境 （XR） 技術，它們利用人工智慧將虛擬元素與現實世界無縫融合。這為未來的會議應用帶來了巨大的希望，例如整合 3D 設計計劃、將相關數據和資訊疊加到現實世界的物件上，或透過虛擬白板和互動式顯示器增強視訊會議。

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