दृश्य-श्रव्य मीडिया सामग्री न केवल संचार और मनोरंजन के लिए एक आवश्यक उपकरण है, बल्कि इसे आधुनिक इतिहास के उपयोगी स्रोत के रूप में भी देखा जाता है। ऐसे जानकारीपूर्ण दस्तावेजों से हर किसी को लाभ उठाने में सक्षम बनाने के लिए, चलती छवियों और ध्वनियों को कुशल और लागत प्रभावी तरीके से शब्दों में अनुवाद करना महत्वपूर्ण है। EU-वित्त पोषित MeMAD प्रोजेक्ट दर्ज करें जो रचनात्मक उद्योगों के भीतर पहले से मौजूद और मूल रूप से उत्पादित डिजिटल सामग्री के प्रबंधन, पहुंच और प्रकाशन के लिए स्वचालित भाषा-आधारित तरीकों का विकास कर रहा है। टीवी प्रसारण और ऑन-डिमांड मीडिया सेवाओं पर ध्यान केंद्रित करते हुए, MeMAD परियोजना का उद्देश्य डिजिटल कहानी कहने को भी बढ़ाना है।

इस परियोजना में दो साल से अधिक, मेमाड भागीदारों ने दृश्य-श्रव्य सामग्री पेशेवरों की सहायता के लिए एक प्रोटोटाइप मंच विकसित किया है। उन्होंने मंच के विभिन्न पहलुओं का भी मूल्यांकन किया है, जैसा कि परियोजना वेबसाइट पर एक ब्लॉग पोस्ट में उल्लेख किया गया है। "मूल्यांकन के चार ट्रैक थे: वीडियो एडिटिंग असिस्ट, सर्चिंग, इंट्रालिंगुअल सबटाइटलिंग विथ ऑटोमैटिक स्पीच रिकॉग्निशन (एएसआर) और इंटरलिंगुअल सबटाइटलिंग विथ मशिन ट्रांसलेशन (एमटी)।"

इसी ब्लॉग पोस्ट में यह भी कहा गया है: "सभी मूल्यांकन में, प्रतिभागियों ने प्रत्येक कार्य के बाद उपयोगकर्ता अनुभव प्रश्नावली प्रकार के फॉर्म (UEQ) भरे, उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के बजाय कार्य पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अनुकूलित किया। प्रत्येक मूल्यांकन सत्र के बाद एक संक्षिप्त अर्ध था। संरचित साक्षात्कार। इसके अतिरिक्त, वीडियो संपादन सहायता और मूल्यांकन मूल्यांकन सोच-जोर से डेटा एकत्र किया गया था। " ब्लॉग पोस्ट में कहा गया है कि एएसआर टेप और एमटी को विशेष रूप से "वीडियो संपादन सहायता और संग्रह खोज दोनों में उपयोगी माना जाता है, हालांकि अभी भी सुधार की गुंजाइश है।"

उसी ब्लॉग पोस्ट में, प्रोजेक्ट पार्टनर्स इस बात पर जोर देते हैं कि मेटाडेटा की प्रस्तुति और खोज क्षमता में भी सुधार किया जा सकता है। "उन खंडों की खोज करने में सक्षम होना फायदेमंद होगा जहां एक निश्चित व्यक्ति किसी विषय के बारे में बोलता है, चेहरे की पहचान और भाषण मान्यता डेटा के संयोजन। सेगमेंट की लंबाई की भी जांच की जानी चाहिए, हालांकि लंबे वीडियो में छोटे खंडों में बहुत अधिक मार्कर हो सकते हैं। एक वीडियो संपादन उपकरण को संभालने के लिए। " ब्लॉग पोस्ट जारी है: "भविष्य के मूल्यांकन में चेहरा पहचान और दृश्य वस्तु का पता लगाना शामिल होगा। भविष्य के मूल्यांकन में उन्हीं प्रतिभागियों का उपयोग किया जाना चाहिए, जहां संभव हो, क्योंकि वे पहले से ही मंच से परिचित हैं और परिणामों की तुलना कर सकते हैं।"

उपन्यास उपकरण
MeMAD (ऑडीओविज़ुअल डेटा के प्रबंधन के लिए तरीके: मानव सटीकता के साथ स्वचालित दक्षता का संयोजन) परियोजना मशीन सीखने और प्रसंस्करण का उपयोग करती है ताकि बड़ी मात्रा में सामग्री और कई भाषाओं से डेटा की आसान पुनर्प्राप्ति को सक्षम किया जा सके। यह सोशल मीडिया जैसे विभिन्न प्लेटफॉर्मों को कंटेंट डेरिवेटिव्स की डिलीवरी को बेहतर स्ट्रक्चर कंटेंट के लिए नॉवेल टूल्स के साथ कंटेंट क्रिएटर्स प्रदान करना है। एमटी के लिए धन्यवाद जो भाषण टेप और उपशीर्षक के लिए उपयोग किया जाता है, सामग्री विदेशी भाषाओं में नए दर्शकों के लिए उपलब्ध होगी और सुनवाई और / या दृष्टि हानि वाले लोगों के लिए अधिक सुलभ होगी। MeMAD के विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए एक उदाहरण में स्वचालित ट्रांसक्रिप्शन, अनुवाद और उपशीर्षक शामिल हैं। नतीजतन, एक विदेशी भाषा में साक्षात्कार संपादित करने वाले वीडियो संपादक व्याख्याताओं की आवश्यकता के बिना काम कर सकते हैं। एक अन्य उपयोग के मामले में, दृष्टिबाधित उपभोक्ता ऑटो-जेनरेट किए गए कंटेंट विवरणों की मदद से करंट अफेयर्स शो का पालन कर सकते हैं जो उपलब्ध कराए गए हैं।

CORDIS पर एक आवधिक परियोजना रिपोर्ट में कहा गया है: "नवाचार की कुंजी क्रिएटिव इंडस्ट्रीज को उत्पादन प्रक्रियाओं के दौरान मास्टर डेटा के लिए एक सामान्य प्रतिनिधित्व प्रदान करना है, ताकि वर्तमान दस्तावेज़-उन्मुख संपादकीय प्रक्रियाओं को अधिक संरचित दृष्टिकोण के साथ प्रतिस्थापित किया जा सके। "

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