摘要：通过人工智能技术在音视频档案数据全生命周期管理中的创新应用，重点分析了从数据治理到价值挖掘的完整链条。通过构建”治理-开发-利用”三位一体的智能化框架，深入研究了人工智能技术在音视频档案的智能处理、知识萃取和价值转化等关键环节的应用模式。通过分析，人工智能技术不仅能够提升音视频档案治理效率，更能深度挖掘档案的文化价值和知识价值，为档案服务创新提供新的技术路径。

关键词：人工智能；音视频档案；数据治理；

引言

在数字经济时代，音视频档案作为重要的数字文化遗产和知识载体，其战略价值日益凸显。目前，全球音视频数据量正以指数级增长，这些数据不仅承载着丰富的历史文化记忆，更蕴藏着巨大的知识价值和社会价值[1]。然而，当前音视频档案管理普遍面临着”重保存轻利用”的情况，大量珍贵的音视频资源处于保存状态，未能充分发挥知识价值。

人工智能技术的快速发展为解决这一情况提供了新的突破口。计算机视觉、语音识别、知识图谱等人工智能技术[2-3]不仅能够提升音视频档案的治理效率，更能深度挖掘档案内容价值，实现从“管理”到“服务”的跨越。

一、管理现状

当前音视频档案管理工作面临着治理与利用双重挑战。在数据治理层面，主要表现为数据规模急剧膨胀带来的管理压力、数据格式复杂多样导致的处理困难、以及元数据缺失造成的检索障碍等问题。这些问题严重制约了音视频档案的基础管理水平，影响了后续开发利用的效果。

在音视频数据利用中有三方面困难，一是内容挖掘不深入，大量有价值的音视频信息未被有效提取和利用；二是知识关联度不足，离散的音视频资源未能形成有机的知识网络；三是服务模式单一，难以满足用户个性化、知识化的信息需求。

传统的音视频档案管理中存在许多难以克服的情况，例如人工处理方式效率低下，无法满足大规模音视频数据处理的需求；常规的信息技术缺乏深度内容理解能力，难以实现有效的数据提取。这种状况迫切需要通过人工智能等新兴技术来解决，发掘出音视频档案的潜在价值。

二、框架构建

以智能治理、知识萃取和价值转化构建”三位一体”的音视频档案智能治理与利用框架，三个方面相互支撑。

智能治理层是整个框架的基础，主要解决音视频档案的规范化管理问题。该层融合了多种人工智能技术，包括基于深度学习的音视频分析技术、智能编目技术和质量增强技术等，实现音视频档案的自动化处理和标准化管理。通过这一层的处理，原始音视频数据被转化为结构化的、高质量的档案资源。

知识萃取层是框架的核心，负责从治理后的音视频档案中提取有价值的数据和知识内容。该层应用了语音识别、自然语言处理、计算机视觉等技术，实现音视频内容的深度解析和语义理解。更重要的是，该层通过知识图谱构建技术，将离散的知识点连接成有机的知识网络，形成结构化的知识体系。

价值转化层是框架的应用端，重点解决知识成果的服务转化问题。该层利用推荐算法、可视化分析等技术，为不同用户提供个性化的知识服务。同时，通过数字叙事、虚拟现实等创新形式，增强音视频档案的传播效果和用户体验，实现档案价值的多维转化。

三、关键技术

在音视频档案智能治理方面，人工智能技术发挥着基础性作用。智能采集技术通过自动化手段实现音视频数据的规范化获取，包括自动格式转换、元数据提取等功能。基于深度学习的质量评估系统能够全面检测音视频的技术参数和内容质量，为后续处理提供依据。

内容理解技术是智能治理的关键点，多模态融合分析技术可以同时处理音视频的视觉、听觉和文本信息，实现更全面的内容理解。时空上下文建模技术能够捕捉音视频中的时序关系和空间关联，提升内容分析的准确性。通过这些技术，可以实现音视

频档案自动化标引和深度描述。

在数据组织方面，智能分类技术通过多层次分类体系，实现音视频档案的系统化组织。关联挖掘技术可以发现音视频之间的潜在联系，构建资源网络。通过各项技术结合，可以有效提升音视频档案的管理效率和质量。

四、创新应用

知识萃取是连接档案治理与价值利用的关键环节，在内容深度解析方面，语音识别与文本分析技术的结合，实现了从音频到结构化知识的转化。计算机视觉技术的应用，可以提取视频中的视觉元素和场景信息，丰富知识维度。

通过实体识别与关系抽取技术，能够自动识别音视频中的人物、地点、事件等要素，并建立它们之间的关联关系。通过情感分析与观点挖掘，能够捕捉音视频中的情感倾向和观点态度，拓展知识理解的深度。

知识图谱构建技术将零散的知识点整合为结构化的知识体系，通过本体建模、关系推理等技术，构建领域知识图谱，实现知识的系统化组织。进一步通过时空知识图谱，呈现知识在时间和空间维度上的演化规律，增强知识的可理解性和可利用性。

五、服务创新

在价值转化层面，人工智能技术推动了音视频档案服务模式的创新，基于用户画像和行为分析，可以为不同用户精准推送相关的音视频内容，提升服务针对性。智能检索系统支持多模态检索和语义检索，能够有效提高音视频档案资源的可发现性。

在服务形式创新方面，数字叙事技术可以将离散的音视频素材重组为连贯的叙事作品，增强内容的传播力。结合虚拟现实技术可以创造出沉浸式的档案体验，拉近用户与档案内容的距离。

在知识传播方面，自动摘要技术可以生成音视频档案内容的简明摘要，降低用户获取信息的成本。可视化分析技术可以将复杂的音视频数据转化为直观的视觉呈现，提升知识的可理解性。有效促进了音视频档案知识的价值转化。

六、应用效果展望

人工智能技术在音视频档案治理与利用中的应用已经展现出显著成效。在治理效率方面，自动化处理能够有效缩短音视频档案的处理周期，提高管理效率。在知识挖掘方面，深度内容分析技术能够发现大量传统方法难以识别的有价值信息，丰富档案的知识内涵。在服务创新方面，智能化服务模式可以进一步提升用户体验，扩大音视频档案的社会影响力。

然而，人工智能技术的应用也存在一些局限性和挑战。对于特殊场景或专业领域的音视频内容，系统的识别准确度仍有提升空间。某些需要专业判断的任务仍需人工介入和复核。这些问题的存在揭示出人工智能技术的应用应该采取人机协同的模式，充分发挥各自优势。

下一步研究的重点是探索音视频档案的智能治理与利用的技术深入融合，通过大模型等新技术与现有技术体系深度融合，提升系统智能化水平，从而形成从数据采集到知识服务的完整价值实现路径。

参考文献

[1]崔伟,熊延萍,项伟,等.人工智能技术在音视频档案管理中的应用原则及应用场景分析[J].档案,2023,(12):30-32.

[2] 邹新根, 张道正. 人工智能技术在档案管理中的应用研究[J]. 黑龙江档案,2024,(06):112-114.

[3]任世安.利用人工智能实现档案资源知识图谱构建的技术方法[J].办公自动化,2025,30(07):58-60.