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Automatisierte Qualitätskontrolle für Broadcast-Videos

Von Arvato Systems GmbH

Quality-Control-Plattform von Interra Systems ergänzt VidiNet

Neuste Erweiterung der cloud-basierten Media-Services-Plattform VidiNet Lösung zur automatisierten Qualitätskontrolle (QC) von Interra Systems rundet Broadcast-Workflows für VidiNet-Nutzer ab Bessere Video-Qualität durch Machine Learning und Künstliche...

Gütersloh, 31.08.2021 (PresseBox) -

Neuste Erweiterung der cloud-basierten Media-Services-Plattform VidiNet

Lösung zur automatisierten Qualitätskontrolle (QC) von Interra Systems rundet Broadcast-Workflows für VidiNet-Nutzer ab

Bessere Video-Qualität durch Machine Learning und Künstliche Intelligenz

Abrechnung pro verarbeiteter Content-Minute sorgt für Kostentransparenz

(Arvato Systems) Köln – VidiNet ist die cloud-basierte Media-Services-Plattform der Arvato Systems Marke Vidispine. Die neuesten Erweiterungen des Systems ermöglichen nun eine automatisierte Qualitätskontrolle von Videomaterial. Das geschieht durch die Einbindung der renommierten file-basierten QC-Lösung des Partners Interra Systems, die durch den Einsatz von Machine Learning (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI) hervorragende Ergebnisse liefert.

Von der Kreation über Produktion bis zur Monetarisierung von Content: VidiNet deckt umfangreiche Aufgaben und Anforderungen der Media Supply Chain ab und bietet Anwendern eine Reihe von Services und Apps in einer vorintegrierten Umgebung als SaaS Lösungen. Damit unterstützt die Plattform nicht nur verschiedene Medien-Workflows, sondern erlaubt beliebige Skalierungsmöglichkeiten für den professionellen Einsatz.

Jetzt wurde VidiNet erneut erweitert und bietet ab sofort die Möglichkeit, auf sämtliche Funktionen des Systems BATON QC von Interra Systems als Cloud-Dienst zuzugreifen. Ein weiterer Vorteil: das sogenannte ‚elastic scaling‘ ermöglicht unlimitierte gleichzeitig ablaufende QC-Prozesse. Die Quality-Control-Lösung unterstützt eine Vielzahl von Medienformaten und bietet eine Kombination aus automatisierten und manuellen Qualitäts-Checks, wie beispielsweise eine umfangreiche Prüfung von Untertiteln und Closed Captions, Audio-Sprachidentifikation oder Loudness-Erkennung und -Korrektur. Das sorgt für einen gut integrierten und effizienten Broadcast-Workflow.

BATON wird bereits weltweit in Bereichen eingesetzt, die professionell mit Video arbeiten – von Broadcast über Telekommunikation, von Postproduktion bis hin zur Archivierung von file-basiertem Content. Es ist eine ideale Ergänzung für VidiNet-Nutzer, die aus ihren On-Premisees-Systemen herauswachsen und/oder ihre Workflows vollständig in die Cloud verlagern möchten.

In VidiNet stehen alle Funktionen des BATON QC Checkers zur Verfügung. Die Gebühr für die Nutzung wird in der Regel per Content-Minute zu einem Basis-Satz abgerechnet, was für eine hohe Kostentransparenz sorgt. Nur für besondere Formate wie Flash/PSE, Dolby AC3/E, HDR und DRM fällt eine zusätzliche Gebühr pro Content-Minute an. Die Ergebnisse der QC-Analyse werden dann in der VidiNet-Timeline angezeigt.

„Wir freuen uns sehr, BATON QC als Option in VidiNet anbieten zu können“, so Stefan Eckardt, Head of Platform Success im Vidispine-Team von Arvato Systems. „Cloud-basierte Qualitätskontrolle ist ein wichtiges Wachstumsfeld in der Branche und die Partnerschaft mit Interra Systems bietet Kunden echte Mehrwerte. Sie erhalten mit BATON QC Zugang zu einer leistungsstarken und zuverlässigen, Machine-Learning- und KI-gestützten automatisierten QC-Plattform. Gleichzeitig wird durch VidiNet eine schnelle, nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit ihrer Dienste ermöglicht.”

„Wir freuen uns sehr über die Partnerschaft mit dem Vidispine-Team und darüber, dass wir an der Ergänzung seines End-To-End-Broadcast-Ökosystems mitwirken dürfen“, so Penny Westlake, Director Europe, Interra Systems. „Immer mehr Unternehmen verlagern ihre Workflows zum Teil oder ganz in die Cloud und QC ist ein wesentliches Element, bei dem cloud-basierte Lösungen klare Vorteile hinsichtlich Skalierbarkeit und Flexibilität des gesamten Prozesses bieten.“

Über Interra Systems

Interra Systems ist ein globaler Anbieter von Lösungen der Enterprise-Klasse, die die Klassifizierung, Qualitätskontrolle (QC) und Überwachung von Medieninhalten über die gesamte Erstellungs- und Vertriebskette hinweg optimieren.

Interra Systems ist ein weltweit operierender Anbieter von Unternehmenslösungen, die die Klassifizierung, Qualitätskontrolle (QC) und Überwachung von Medieninhalten der gesamten Media Supply Chain optimieren - von der Content-Erstellung bis zur Ausspielung. Auf Grundlage der mithilfe von Interra Systems gewonnenen umfassenden Erkenntnisse können Medienunternehmen Videos mit hoher Qualität bereitstellen, neue Markttrends aufgreifen und zudem die Monetarisierung verbessern. Die Produkte von Interra Systems werden von Rundfunk-, Kabel-, Telekommunikations-, Satelliten-, IPTV-, OTT- und Postproduktionsunternehmen weltweit eingesetzt und ermöglichen eine bessere Videoqualität, eine geringere Fehleranfälligkeit gegenüber rechtlichen Vorgaben und eine höhere Kundenzufriedenheit. Mit KI- und Machine-Learning-gestützten Algorithmen sowie einer flexiblen, softwaredefinierten Architektur unterstützen Lösungen von Interra Systems eine Vielzahl von Einsatzszenarien, darunter den Einsatz der Cloud, und sorgen so für eine höhere Leistung, Skalierbarkeit und Effizienz. Zu den branchenführenden Lösungen des Unternehmens gehören BATON, ein automatisiertes, dateibasiertes QC-System für Unternehmen, das hochwertige Inhalte in jeder Phase des Produktionsprozesses sicherstellt; ORION-OTT für die Qualitätssicherung von ABR-Streams zur fehlerfreien Ausstrahlung von Live- und VOD-Inhalten; ORION für die 24/7-Überwachung der Bereitstellung von linearen/Live-Videos; WINNOW für die Klassifizierung von Inhalten und Einhaltung von Vorgaben; WINNOW für eine tiefgreifende Medienanalyse, die eine Fehlerbehebung bei Inhalten und Einhaltung von Vorgaben ermöglicht; und BMP, ein leistungsstarker, branchenüblicher Media-Player.

Alle genannten Marken sind Eigentum der jeweiligen Rechteinhaber.

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