![\"\"](\"https:\/\/www.cve-italy.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/TagILD.jpg\")
<\/a>TAG Language Detection: rilevamento automatico della lingua dei sottotitoli<\/h3>\nAltra novit\u00e0 del NAB 2024 \u00e8 TAG Language Detection, un’innovazione rivoluzionaria che non solo identifica la lingua dei sottotitoli, ma ne analizza anche la qualit\u00e0 in base a dizionari specifici per lingua.
\nQuesto processo automatizza l’identificazione della lingua, eliminando il lavoro manuale tradizionale, riducendo al minimo il rischio di errore umano e liberando gli operatori per compiti pi\u00f9 strategici.<\/p>\n
Trasformando i controlli di qualit\u00e0 dei sottotitoli in un’operazione basata sui dati, TAG Language Detection offre agli operatori capacit\u00e0 di monitoraggio proattivo.
\nGli avvisi in tempo reale garantiscono che i potenziali problemi di qualit\u00e0 vengano affrontati rapidamente, mentre le funzionalit\u00e0 di visualizzazione dei dati consentono agli operatori di monitorare su larga scala e identificare le tendenze nel tempo.
\nInoltre, aderendo alle normative di conformit\u00e0 pertinenti, le organizzazioni possono salvaguardare la propria posizione legale e reputazionale.<\/p>\n
Massimizzazione dell’utilizzo dei dati: Demo live<\/h3>\n
TAG ha mostrato in tempo reale come costruire e personalizzare facilmente dashboard con strumenti open source noti come Kibana, Grafana e Kafka.
\nCi\u00f2 consentir\u00e0 agli utenti di visualizzare ogni livello di dettaglio e sfruttare al massimo i dati della piattaforma multimediale in tempo reale di TAG.<\/p>\n
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<\/a>Flussi di lavoro HDR end-to-end<\/h3>\nLe funzionalit\u00e0 di flusso di lavoro HDR end-to-end di TAG vengono presentate con conversione ascendente e discendente HDR per facilitare flussi di lavoro combinati SDR e HDR.
\nQuesto aumento di funzionalit\u00e0 supporta un monitoraggio approfondito dei metadati HDR end-to-end in tempo reale, offrendo agli utenti un livello maggiore di agilit\u00e0 per ottenere una qualit\u00e0 HDR incredibile.<\/p>\n
Miglioramento dell’ecosistema del flusso di lavoro: integrazioni con partner tecnologici<\/p>\n
Lo stand TAG ha presentato integrazioni con i migliori partner tecnologici del settore, offrendo agli utenti il massimo livello di qualit\u00e0 del servizio, gli ultimi progressi tecnologici e opzioni concrete per il progresso aziendale.<\/p>\n
Amagi: la recente partnership con Amagi consente un monitoraggio pi\u00f9 accurato ed efficace grazie alla tecnologia all-software e cloud-native avanzata di TAG.
\nQuesta integrazione implementa le funzionalit\u00e0 di monitoraggio per eccezione di TAG e sfrutta le sue API intuitive per monitorare e controllare in modo efficiente un numero considerevole di canali, migliorando l’affidabilit\u00e0 dei flussi FAST e broadcast di Amagi.<\/p>\n
Dataminer: il supporto per la piattaforma TAG \u00e8 stato integrato nella piattaforma di gestione multimediale Dataminer di Skyline.
\nQuesta integrazione semplifica il deployment e la configurazione e aumenta la visibilit\u00e0 end-to-end, l’automazione e il controllo utente di installazioni TAG su larga scala.
\nGli operatori beneficiano di una visione simultanea dello stato della loro infrastruttura da Dataminer e dello stato dei loro contenuti e live stream da TAG.<\/p>\n
QoE su larga scala con algoritmi avanzati – Misura dell’indice di similarit\u00e0 strutturale (SSIM)<\/span><\/h3>\nBasandosi sulla sua esclusiva Content Matching Technology, TAG ora supporta misure QoE (Quality of Experience) basate sulla percezione, come lo Structural Similarity Index Measure (SSIM).<\/p>\n
Gli utenti di TAG potranno confrontare numericamente la qualit\u00e0 video prima e dopo l’encoder o tra due punti qualsiasi del flusso di lavoro, e valutare anche i video pi\u00f9 complessi e con livelli di rumore elevati basandosi sul sofisticato algoritmo SSIM.<\/p>\n
Monitoraggio automatico della qualit\u00e0 dei sottotitoli su larga scala – Rilevamento della lingua TAG<\/h3>\n
Questa nuova anteprima tecnologica di TAG non solo identifica la lingua dei sottotitoli, ma ne calcola anche la qualit\u00e0 con precisione basata su dizionari.<\/p>\n
Gli utenti potranno visualizzare la lingua e l’accuratezza dei sottotitoli in percentuale, basandosi sul dizionario della lingua pertinente.<\/p>\n
Ci\u00f2 consentir\u00e0 loro di valutare con precisione la qualit\u00e0 e la conformit\u00e0 senza dover guardare i sottotitoli stessi, riducendo il tempo di analisi visiva complessiva.<\/p>\n
\nQuesto aumento di funzionalit\u00e0 supporta un monitoraggio approfondito dei metadati HDR end-to-end in tempo reale, offrendo agli utenti un livello maggiore di agilit\u00e0 per ottenere una qualit\u00e0 HDR incredibile.<\/p>\n
\nQuesta integrazione implementa le funzionalit\u00e0 di monitoraggio per eccezione di TAG e sfrutta le sue API intuitive per monitorare e controllare in modo efficiente un numero considerevole di canali, migliorando l’affidabilit\u00e0 dei flussi FAST e broadcast di Amagi.<\/p>\n
\nQuesta integrazione semplifica il deployment e la configurazione e aumenta la visibilit\u00e0 end-to-end, l’automazione e il controllo utente di installazioni TAG su larga scala.
\nGli operatori beneficiano di una visione simultanea dello stato della loro infrastruttura da Dataminer e dello stato dei loro contenuti e live stream da TAG.<\/p>\n
Basandosi sulla sua esclusiva Content Matching Technology, TAG ora supporta misure QoE (Quality of Experience) basate sulla percezione, come lo Structural Similarity Index Measure (SSIM).<\/p>\n
Gli utenti di TAG potranno confrontare numericamente la qualit\u00e0 video prima e dopo l’encoder o tra due punti qualsiasi del flusso di lavoro, e valutare anche i video pi\u00f9 complessi e con livelli di rumore elevati basandosi sul sofisticato algoritmo SSIM.<\/p>\n
Monitoraggio automatico della qualit\u00e0 dei sottotitoli su larga scala – Rilevamento della lingua TAG<\/h3>\n
Questa nuova anteprima tecnologica di TAG non solo identifica la lingua dei sottotitoli, ma ne calcola anche la qualit\u00e0 con precisione basata su dizionari.<\/p>\n
Gli utenti potranno visualizzare la lingua e l’accuratezza dei sottotitoli in percentuale, basandosi sul dizionario della lingua pertinente.<\/p>\n
Ci\u00f2 consentir\u00e0 loro di valutare con precisione la qualit\u00e0 e la conformit\u00e0 senza dover guardare i sottotitoli stessi, riducendo il tempo di analisi visiva complessiva.<\/p>\n