人工智能視角下的聲像檔案管理研究

中圖分類號：G270.7；TP18 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）07-0189-03

Research on Audio Visual Archive Management from the Perspective ofArtificial Intelligence

JIN Jing （AVIC Power Co.，Ltd.，Xi'an ，China）

Abstract：In recent years，the rapid development of artificial intellgence technology has brought unprecedented opportunities to the field of archive management，especially audio-visual archive management.This article systematicallyreviews theapplicationachievementsofartifcialintellgencetechnologyinthecollection，organization， retrieval，and security management of audio-visual archives.It innovatively proposes an intellgent management method based on multimodal data fusion，and proposes a framework system for pilot promotion，industryuniversity research collaboration，and dynamic evaluation in the implementation path.Research has shown that artificial intelligence technologycan significantly improve the management eficiencyandutilization value of audio-visual archives，but furtherbreakthroughsare stillneeded in technical standardization，multimodaldata procesing，and privacy protection.This article aims toprovide theoretical supportand practical guidance for promoting the intellient development of audio-visual archive management.

Keywords： artificial intelligence; audio-visual archives; multi modal data fusion; intelligent management

近年來，人工智能技術的快速發展為檔案管理領域，特別是聲像檔案管理帶來了前所未有的機遇。隨著信息化與智能化技術的迅猛發展，檔案管理領域正迎來深刻的變革。聲像檔案因其信息量大、形式多樣和記錄方式直觀，已成為重要的檔案資源。然而，由于數據結構的復雜性和存儲形式的特殊性，傳統聲像檔案管理模式面臨著采集效率低、檢索困難和資源利用率不高等問題。如何借助新興技術手段提升管理效率和資源利用率，是當前檔案管理領域的重要研究方向。

人工智能技術的興起為聲像檔案管理提供了新思路。以圖像識別、語音分析、多模態數據融合為代表的人工智能技術能夠實現檔案的自動采集、分類、檢索與安全管理，突破了傳統管理方式的瓶頸。例如，多模態檔案資源的融合開發模式，已被證明能夠顯著增強記憶建構的深度與廣度1。此外，生成式人工智能（AIGC）在檔案數字場景中的應用，為檔案資源開發和公共教育提供了嶄新的方法[2]。

1 國內外相關研究現狀

1.1國外研究現狀

國外針對人工智能技術在檔案管理領域應用研究起步較早，尤其在聲像檔案管理的應用方面，已取得了一系列突破性進展。例如用于文本檔案的語義分析與自動分類的自然語言處理（NLP）技術，為智能化管理奠定了理論基礎。近年來，國外人工智能技術的研究逐步轉向聲像檔案管理中的多模態數據處理方面。比如英國廣播公司利用深度學習技術優化了其海量音視頻檔案管理流程，通過語音轉文本模型實現音頻內容的文本化，并結合語義標簽生成系統，提高了檢索效率和精確度。美國國家檔案館開發了基于機器學習的自動分類系統，大幅度提升了視頻檔案的整理效率。此外，一些科技企業也在推動知識圖譜技術在檔案數據語義分析中的應用，以實現更精準的檔案內容檢索。這些研究展示了人工智能技術在解決聲像檔案管理復雜性問題中的核心作用。盡管國外研究成果豐碩，但也存在一些不足。特別是針對多模態數據的深度整合與動態管理問題，尚未形成統一的解決方案。

1.2國內研究現狀

國內近年來隨著檔案管理現代化建設的推進，研究重點逐步聚焦于人工智能技術在數字檔案館建設中的應用。以中央廣播電視總臺為代表，其開發的基于深度學習的視頻內容分析系統，成功實現了歷史聲像檔案的自動標注與分類管理，并顯著提升了處理效率和精準度。與此同時，許多地方檔案館也開始探索基于語音識別和圖像分析技術的應用，如為音頻檔案實現主題分類，為歷史照片自動添加內容標簽。

語義網技術在國內檔案領域也有初步應用。例如，陶水龍的研究提出，通過引入語義網技術對海量檔案數字資源進行智能管理和挖掘分析，可有效提升檔案數據的組織效率與利用價值[3]。但國內研究同樣面臨瓶頸，例如，多模態數據處理技術的整合能力不足，數據標注與算法評價的標準化進程緩慢。此外，檔案管理機構間的信息孤島問題限制了技術協作與資源共享。

2 人工智能在聲像檔案管理中的應用方法

人工智能技術的快速發展為聲像檔案管理的各個環節提供了創新的解決方案。以下從檔案采集、數據整理與分類、智能檢索與標簽生成以及數據安全與隱私保護四個方面闡述其主要應用。

2.1檔案采集技術

聲像檔案的采集需求復雜，人工智能技術通過自動化與實時處理能力的提升，為檔案采集環節帶來了顛覆性改變。無人機與智能攝像設備的結合已成為遠距離高分辨率數據采集的主要手段。例如，配備AI算法的無人機可以在自然災害現場實時采集影像數據并生成語義標注。語音識別技術的應用使錄音設備能夠同步生成高精度文本記錄，大幅減少后期處理時間。此外，針對采集過程中可能存在的畫質模糊或音質不佳問題，人工智能技術提供了增強手段。基于生成對抗網絡（GAN）的圖像修復技術能夠顯著改善低質量圖像細節；語音增強技術則通過背景噪聲過濾與頻率優化提高了音頻清晰度。這些技術提升了檔案采集的精準度與效率。

2.2數據整理與分類

聲像檔案的多模態特性對數據整理提出了更高要求。人工智能技術通過自動化分類與標注功能顯著優化了整理效率。以卷積神經網絡（CNN）為基礎的圖像分類技術能夠快速識別檔案中的場景和人物；自然語言處理（NLP）技術通過語音內容分析，實現音頻檔案的主題分類與關鍵字提取。更為重要的是，多模態數據融合技術的應用使得圖像、語音和文本信息得以關聯，為檔案數據整理與分類提供了全新視角。例如，結合音視頻內容與生成的語義標簽，建立檔案內容的時空關聯模型，為后續的智能檢索打下基礎。

2.3智能檢索與標簽生成

傳統的聲像檔案檢索多依賴人工錄入標簽，效率低且易受人為誤差影響。人工智能技術通過語義分析與深度學習，提供了智能化的檢索與標簽生成手段。基于知識圖譜的語義檢索系統能夠理解用戶的自然語言查詢，快速定位相關檔案內容。例如，某檔案館基于知識圖譜構建的智能檢索系統將查詢效率提升了近50% 。場景識別與語音轉文本技術的結合，則為視頻和音頻檔案生成精準的內容標簽。這些技術不僅減少了人工干預，還顯著提升了檔案內容的可利用性。

2.4數據安全與隱私保護

檔案數據的安全性與隱私保護是智能化管理中的重要問題。人工智能技術通過加密算法與區塊鏈技術，為檔案數據提供了多層次的保護。區塊鏈技術記錄檔案數據的訪問與流轉過程，確保數據的不可篡改性與透明度。在隱私保護方面，人工智能支持自動化數據脫敏處理。例如，在公開聲像檔案時，系統可以智能識別并模糊處理涉及個人隱私的畫面或語音，平衡數據開放與隱私保護的需求。人工智能技術在聲像檔案管理中的應用已經初見成效，從采集到整理、檢索再到數據安全，各環節均展現出顯著的優勢。然而，技術應用的標準化、多模態數據整合的精細化以及算法透明度的提升仍需進一步探索。

3 人工智能技術在聲像檔案管理中的應用實施路徑

為了推動人工智能技術在聲像檔案管理中的全面應用，本文提出以試點推廣、產學研合作和動態評估為核心的實施路徑，為技術的落地和推廣提供切實可行的指導。

3.1試點先行，逐步推廣

人工智能技術在聲像檔案管理中的應用需以試點為基礎，通過實踐檢驗技術的可行性和適用性，并逐步實現推廣。這種試點先行的模式能夠有效降低大范圍直接應用的風險，同時通過實際操作積累經驗，為后續技術的優化和推廣提供重要依據。

試點工作的開展需要選擇具有一定技術基礎和資源優勢的單位。國家級檔案館或數字檔案館因其技術設備先進、數據資源豐富以及管理經驗成熟，適合作為首選試點單位。例如，國家檔案館可以率先試用基于人工智能的智能檢索與分類系統，驗證其在實際應用中的技術性能和管理適配性。智能檢索與分類系統能夠高效處理和分析聲像檔案數據，實現多維度的精準檢索和智能分類功能，推進傳統檔案管理模式向智慧化方向轉型升級。

試點階段應重點關注技術在實際場景中的應用表現。技術適用性是試點驗證的重要內容，主要包括分類準確率、檢索效率和系統穩定性等指標。例如，在聲像檔案的分類任務中，人工智能算法需要準確識別和解析圖像、音頻及視頻內容，并對檔案進行快速、準確的分類。此外，系統的處理效率和穩定性也是考量的核心方面，需確保系統在面對海量數據時仍能保持高效響應。

管理兼容性同樣是技術試點驗證中的關鍵環節。新技術的引入必須與現有的管理流程相契合，避免因技術應用而引發新的管理問題。智能化工具的操作應能與檔案館現有的管理系統無縫對接，確保數據流通和操作流程的連貫性，同時簡化而非增加工作人員的負擔。只有在技術適配性和管理兼容性方面均表現優異的解決方案，才具備進一步推廣的價值。

試點結束后，需要對試點經驗進行全面總結，形成標準化的應用模式。這些模式既能為地方檔案館提供可行的技術參考，也能滿足企事業單位檔案管理的個性化需求。通過從點到面的逐步推廣，人工智能技術將推動聲像檔案管理向著智能化、數字化方向發展，為檔案管理效率和服務能力的提升提供強有力的技術支撐。

3.2構建產學研合作機制

人工智能賦能聲像檔案管理是一項跨學科、跨領域的系統工程，需依賴產學研多方協作推動技術的落地。高校與科研機構可發揮基礎研究優勢，開展如多模態數據處理、深度學習模型優化等專項研究，為智能化檔案管理提供理論支持。例如，針對檔案內容的復雜性開發更精準的語義分析模型。企業在算法實現與系統開發方面經驗豐富，可與檔案管理機構合作開發智能化管理系統，如基于云計算的檔案數據處理平臺。檔案管理機構應明確提出需求，推動技術研發的目標導向性。同時參與行業標準的制定，確保技術的普適性與規范性。通過設立產學研合作平臺或舉辦技術競賽，加速技術成果的轉化。例如，可舉辦“智能檔案管理挑戰賽”，鼓勵開發適用于聲像檔案管理的創新解決方案。

3.3動態評估與持續優化

人工智能技術的應用效果需要經過動態評估與持續優化，以確保系統的高效性與可靠性。評估指標體系包括：技術指標如算法準確率、處理效率、系統穩定性等。管理指標如整理與檢索效率的提升幅度、數據安全性保障程度等。用戶體驗指標如系統易用性和用戶滿意度等。反饋與優化機制通過收集用戶反饋和系統性能數據，分析技術應用的優勢與不足。例如對于檢索效果較差的模塊，可通過模型優化或邏輯調整提升其性能。技術的動態更新隨著新型技術（如更先進的語義分析模型）的出現，應及時引入并升級現有系統，確保技術的先進性與適應性。實施路徑的制定需要兼顧技術的創新性與實踐的可行性。通過試點推廣積累經驗，依托產學研協作推動技術發展，并通過動態評估不斷優化系統，人工智能技術將在聲像檔案管理中展現更大的潛力。

4 結束語

人工智能技術的快速發展為聲像檔案管理的智能化轉型提供了前所未有的機遇。本文通過系統梳理國內外研究現狀，探討了人工智能技術在檔案采集、整理、檢索和安全管理中的應用成果，提出了試點推廣、產學研協作和動態評估三方面的實施路徑。與此同時，人工智能在語義網技術、知識圖譜和自然語言處理等領域的應用，顯著提升了檔案資源挖掘與開發的智能化水平。

展望未來，技術研發需要更加注重算法的適應性和多模態數據的整合能力，以有效解決檔案管理中的復雜數據處理問題。同時，結合人工智能在檔案信息服務模式中的成功實踐，進一步優化檔案利用效率與服務深度[4]。管理模式也需同步升級，加強跨機構協作和資源共享，推動檔案管理向智能化、標準化方向發展。針對生成式人工智能技術在檔案文化遺產保護與數字創作中的獨特潛力，應重點關注其在信息安全性和制度合規性方面的挑戰。

參考文獻

[1]崔浩男，潘潔敏.記憶建構視角下多模態檔案資源融合開發模式研究[J].檔案學研究，2023（3）：96-103.

[2]楊晶晶.生成式人工智能在檔案數字場景中的應用研究[J].浙江檔案，2024（1）：45-47，54.

[3]陶水龍.海量檔案數字資源智能管理及挖掘分析方法研究[J].檔案學研究，2017（6）：75-79

[4]趙湘渝.論檔案信息利用的人工智能服務模式[J].檔案管理，2018（6）：54-55.