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听而知之——基于知识图谱的音频产品创新

分会场:  体验设计/产品创新/运营驱动

 

案例来源 :

案例讲师

彭圣才

蜻蜓FM 产品团队负责人

蜻蜓FM产品负责人,全面负责蜻蜓FM 的产品研发团队。微博签约自媒体,创有微信公众号“生菜阅读”,倡导社交阅读理念,曾任微软亚洲互联网研究院资深产品经理,SAP中小企业部门产品负责人。

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所在软件研发中心介绍

蜻蜓FM是中国覆盖面最大的FM收音机,全面收录中国大陆、港澳台地区、海外地区的广播电台。每日拥有千万日活,和人均120分钟以上的收听时长。

 

为什么这个案例值得分享?

这是移动音频行业首次将深度学习、知识图谱技术应用于改进终端用户体验。

 

 

案例简述

 

蜻蜓FM 作为中国第一音频平台,每日有大量用户在收听音频内容,然而音频的信息密度较视频和图文都更低一些,而且通常作为伴随式的用户场景,这样用户在收听时往往注意力不够集中,也影响了信息吸收的效率。
为解决上述问题,蜻蜓FM携手微软亚洲互联网研究院,双方深度合作,将微软在语音识别,自然语言处理,知识图谱构建和提取等领域积累的先进技术与移动音频的实际用户场景相结合,打造了全自动的移动音频知识提取生产线,将音频内容中包含的用户可能感兴趣的知识点提取出来,展现在音频播放页面,并根据用户的点击反馈数据,自动优化提取结果。有效的补充和改善了用户的收听体验,并且做到了实时提取、实时发布、实时反馈、动态优化,获得用户的一致好评。

 

案例目标

 

移动音频作为伴随式的使用场景,用户在收听时往往注意力不够集中,也影响了信息吸收的效率,特别是用户对于内容中引用到的人名、地名、概念、典故等缺乏直观的理解,往往还需要其他方式予以补充。比如蜻蜓FM平台的独家音频节目高晓松的《晓松奇谈》,经常会引经据典,或者提到一些较为冷僻的知识点(事实上这正是该节目的亮点之一),这些知识点用户通过收听的方式吸收效率较低,在几十分钟的节目中也无法详细解读,如果通过人工的方式来录入这些知识点,并展示给用户,则时间成本高昂,且无法规模化。因此,打造一套自动化,可规模化的音频内容知识提取生产线,并将提取的知识点呈现在感兴趣的用户面前就成为了当务之急。
另一方面,近年来,随着深度学习领域基础研究的突破,机器学习技术已经大量用于各种实际业务场景,为各行业都带来了变革的机遇。图像识别,语音识别,语音合成等领域都趋于成熟,有了不少成功案例。但是内容识别后的语义理解仍然鲜有进展。而微软在该领域布局已久,其知识图谱项目也已启动多年。因此双方对于解决此问题都有浓厚的兴趣。

 

成功(或教训)要点

 

蜻蜓FM根据音频用户的伴随式收听特点,在播放页设计了知识词条的体验,基于对音频内容知识点的自动抽取,实时生成了当前节目相关的知识条,有效的补充和改善了用户的收听体验。
人工智能,特别是音频领域经过多年的积累,近来取得了长足的进步,但是应用场景依然比较局限,如何结合具体的用户场景,把技术的价值最大化,真正用于改进真实用户体验是更深一层次的课题。蜻蜓FM对音频用户需求的深层次把握,海量用户数据的积累,和微软在人工智能领域的深厚积淀,是本项目成功的关键。
对于音频内容的知识提取,语音识别只是第一步,后续更艰难的是对自然语言的理解和对知识实体的抽取。微软亚洲互联网研究院在该领域积累多年,上述几大关键技术领域取得突破的重要保障是海量的用户数据积累,而蜻蜓FM作为我国第一音频平台,每日拥有千万日活,和人均120分钟以上的收听时长,很好的支持了这一技术。

 

案例ROI分析

 

该案例主要是将蜻蜓FM与微软已有的产品和技术线加以整合,经过蜻蜓FM团队深度研发,投入小收效巨大,且后续的数据反馈和结果优化过程是持续进行。

 

案例启示

 

当技术和基础研究已经取得了突破,固然令人欢欣鼓舞,但是脱离具体用户需求的技术革新属于屠龙之技。只有从真实用户场景出发,与前沿技术相结合才是更好的发挥技术价值的方式。而基于真实的用户场景的反馈,无论是机器学习训练数据集的积累,还是特定用户场景下的一些定制化需求,也会更好的帮助基础研究者有的放矢,明确方向。且实现出令人意想不到的产品形态。

 

案例在团队中的意义

 

这是移动音频行业首次将深度学习、知识图谱技术应用于改进终端用户体验。