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人工智慧與媒體通信(人工智慧+傳媒通識系列教材)

  • 作者：編者:中國傳媒大學信息與通信工程學院編寫組|責編:歐麗娜
  • 出版社：中國傳媒大學
  • ISBN：9787565742798
  • 出版日期：2026/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：335
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是為高等院校相關專業本科生、智能媒體交叉領域愛好者編寫的人工智慧通識教材。全書以「人工智慧+媒體+通信」為主線，系統梳理該交叉領域的核心概念與前沿應用。
    全書共八章，從人工智慧基礎演算法切入，依次講解圖像智能處理、智能制播、視頻生成、音頻聲景、數字演藝等媒體全鏈路技術，進一步延伸至6G智能通信、認知網路的底層支撐邏輯，最終落腳于面向視聽感知的質量評價體系，形成從理論到實踐的完整知識閉環。
    本書以人工智慧內容生成、媒體通信領域的前沿案例為基礎，兼顧技術原理闡釋與實操實踐指引，同時融入跨界倫理思考，幫助讀者建立對智能媒體時代的全局認知，把握人工智慧技術演進的核心脈絡。
作者介紹
編者:中國傳媒大學信息與通信工程學院編寫組|責編:歐麗娜
    中國傳媒大學信息與通信工程學院始於1954年建校之初，是我國廣播電視工科高等教育的起源，秉承了中國傳媒大學70多年的理工科教育辦學歷史。     學院擁有信息與通信工程、電子科學與技術兩個一級學科，其中，信息與通信工程一級學科和電磁場與微波技術二級學科擁有博士學位授予權，信息與通信工程學科設立博士后流動站。通信與信息系統和電磁場與微波技術為北京市重點學科。     學院設有人工智慧（智能視聽卓越人才實驗班）、人工智慧（數字演藝工程方向）、智能視聽工程、數字媒體技術、通信工程和電子信息工程等6個本科專業方向。人工智慧是新工科建設特色專業。智能視聽工程、數字媒體技術和通信工程是「雙萬計劃」國家一流本科專業建設點。通信工程、電子信息工程、人工智慧（數字演藝工程方向）是「雙萬計劃」北京市一流本科專業建設點。
目錄
緒論
  一、人工智慧與媒體通信融合發展概述
  二、人工智慧賦能媒體傳播的深層變革
  三、人工智慧與媒體通信的交叉演進
  四、本書的定位與目標
  五、全書框架結構
  六、學習建議
第一章  人工智慧模型與演算法基礎
  第一節  機器學習模型
    一、機器學習的基本分類
    二、典型機器學習模型
  第二節  深度學習模型
    一、深度學習的基本原理
    二、典型深度學習網路結構
    三、Transformer與大語言模型——多模態與生成任務
  第三節  模型的評估與優化
    一、模型評估
    二、模型訓練與優化方法
    三、模型泛化與性能約束
    四、深度學習模型優化與輕量化技術
    五、大語言模型的訓練優化
第二章  媒體圖像智能處理
  第一節  數字圖像處理基礎
    一、數字圖像的基本概念
    二、數字圖像處理與媒體通信的關聯性
  第二節  傳統數字圖像處理方法
    一、圖像預處理
    二、圖像分割與特徵提取
    三、圖像壓縮與通信傳輸
    四、傳統圖像處理技術的局限性
  第三節  智能圖像處理方法
    一、智能圖像處理概述
    二、深度學習驅動的圖像增強
    三、深度學習驅動的目標檢測
    四、基於大模型的圖像理解
  第四節  實踐案例——圖像分類
    一、實踐目標
    二、實踐內容
    三、實踐步驟
第三章  智能制播技術與應用
  第一節  智能制播的背景與基本概念
    一、傳統制播的業務流程
    二、傳統制播模式現狀
    三、智能制播的技術底座體系
    四、智能制播的運行形態
  第二節  智能制播採集
    一、智能化現場拍攝技術
    二、虛擬拍攝技術
    三、智能拍攝案例
  第三節  智能導播

    一、場景化智能導播技術
    二、智能導播——以《2021春晚進行時》為例
  第四節  後期製作智能化
    一、視頻結構化預處理
    二、多模態內容理解
    三、智能剪輯決策生成
    四、畫質智能優化與後期包裝
第四章  智能視頻生成技術基礎與應用
  第一節  基礎知識：視頻、AI與生成模型
    一、智能視頻生成概述
    二、生成式AI基礎
  第二節  以VAE/GAN為代表的早期視頻生成方法
    一、變分自編碼器（VAE）
    二、生成式對抗網路（GAN）
  第三節  擴散模型的視頻生成方法
    一、擴散模型基礎及原理
    二、Stable Diffusion概述
    三、DiT架構
    四、代表性主流模型分析
第五章  智能音頻處理與媒體聲景
  第一節  聲音的數字畫像：音頻如何被AI「聽見」
    一、聲音四要素與語音四要素
    二、自然聲音轉化為AI可識別的數字畫像
    三、媒體聲景與AI智能化處理
  第二節  讓機器聽懂人話：語音識別技術原理
    一、語音識別技術原理與應用優勢
    二、語音識別技術發展階段與主流演算法
    三、應用場景、現存局限與未來趨勢
  第三節  聲音里的聲紋密碼：聲紋與聲紋識別
    一、聲紋識別的基本原理
    二、聲紋識別技術的發展脈絡與主流演算法
    三、應用場景和未來趨勢
  第四節  從文本到聲景：語音合成與音頻生成
    一、語音合成技術原理
    二、語音合成發展階段與主流演算法
    三、應用場景和未來趨勢
  第五節  雜訊中的信號：智能音頻增強與分離
    一、音頻增強技術概述
    二、人工智慧如何幫助機器聽清聲音
    三、音頻增強與聲源分離的區別
    四、應用場景和未來趨勢
  第六節  三維聲場的智能重構：空間音頻與沉浸傳播
    一、空間音頻技術與人耳空間聽覺機理
    二、空間音頻重構：雙耳渲染和多聲道重放
    三、應用場景和未來趨勢
  第七節  用Python搭建簡易語音識別系統
    一、環境配置與工具安裝
    二、代碼編寫實現語音識別
    三、聲音特徵可視化
第六章  人工智慧與數字演藝

  第一節  AI與演出創作
    一、傳統劇目創作：從藝術構思到舞台呈現
    二、AI與劇目創作：從單點輔助到流程增強
    三、數字孿生：讓劇目創作提前進入可預演階段
    四、多智能體協同：面向複雜劇目創作的新型組織方式
    五、AI賦能劇目創作的價值、風險與原則
  第二節  舞檯燈光：如何點亮一盞燈
    一、舞檯燈光的定義、功能與發展演進
    二、舞檯燈光系統的構成、運行機制與技術演進
    三、舞檯燈光設計與實施
    四、AI與舞檯燈光
  第三節  舞台音響——藏在聲音背後的藝術哲學
    一、舞台音響概述
    二、舞台音響的歷史
    三、當前舞台音響的發展
    四、AI+舞台音響
  第四節  舞台機械——運動的布景
    一、舞台機械概述
    二、舞台機械的歷史
    三、當代劇場舞台機械系統
    四、AI背景下舞台機械的新面貌
  第五節  演藝人機交互：打破舞台的次元邊界
    一、基於體感設備的人機交互
    二、AI+演藝交互
第七章  智能通信與認知網路
  第一節  未來通信技術及架構
    一、AI內驅網路架構
    二、空天地一體化網路架構
    三、通感算融合架構
    四、確定性與定製化網路架構
  第二節  語義通信
    一、語義通信概述
    二、語義通信的基本原理
    三、語義通信的應用場景
  第三節  低空通信
    一、低空通信概述
    二、低空通信的技術基礎
    三、人工智慧賦能低空通信
    四、低空通信的應用場景
  第四節  認知網路
    一、語義認知網路的定義和特點
    二、語義認知網路架構
    三、基於聯邦學習架構的多智能體通信語義認知網路案例
第八章  面向視聽感知的質量評價
  第一節  面向圖像感知的質量評價
    一、從像素保真到視覺感知體驗
    二、人類視覺感知基礎
    三、主觀圖像質量評價方法
    四、客觀圖像質量評價經典模型
    五、面向AIGC圖像的質量評價

  第二節  面向視頻感知的質量評價
    一、從幀級保真到時空感知體驗
    二、人類視頻感知基礎
    三、主觀視頻質量評價方法
    四、客觀視頻質量評價方法
    五、面向AIGC視頻的質量評價
  第三節  面向音頻感知的質量評價
    一、從信號保真度到感知體驗
    二、人類聽覺感知基礎
    三、主觀質量評價方法
    四、客觀感知質量評價經典模型
    五、基於機器學習的感知質量預測
    六、應用與展望
參考文獻
後記

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