东北财经大学“历史声像档案数字化保护工程”取得阶段性成果。通过AI技术与档案管理的深度融合，目前已完成首批200余小时珍贵声像档案的数字化处理，标志着该校在文化资源智慧化保护领域迈出重要一步。完成数字化处理的声像档案已经广泛应用于学校校史研究、招生宣传、校友服务和学生活动等领域，并取得了良好的效果。
为解决700余小时磁带、胶片等传统介质声像档案多年尘封、传统载体物理老化日益严重的问题，该校于2004年11月启动“历史声像档案数字化保护工程”。项目组引入基于阿里开源的FunASR项目非自回归端到端语音识别模型，对数百小时的长音频进行语音识别和时序提取，并将DeepSeek R1模型推理能力应用到非结构化档案数据治理领域，对视频中的语音内容及场景变化进行分析，结合时序建模与语义关联，识别并剔除冗余片段，实现声像档案的自动转写和条目著录，形成精炼的结构化、语义化的档案资源标识。这一过程将原本需耗时数小时的音视频人工整理过程压缩为分钟级处理，大幅提高了声像档案的处理效率，并直接生成包含时间戳、主题概要和关键实体等多种要素的标准化记录，方便对接档案管理系统，一步到位地实现声像档案管理的科学化和规范化。
该校“历史声像档案数字化保护工程”，通过匹配合理的技术体系，实现了传统档案管理工作从人工操作到智能治理的跃迁，解决了海量非结构化数据处理的效率瓶颈，将档案工作者从繁重的数据整理工作中解放出来。同时，有效解决了多源异构档案资源的标准化表示与融合问题，显著提升资源整合效率，促进档案资源的互联互通与集成利用，为后续知识重构与深度应用提供了基础。
AI赋能的“历史声像档案数字化保护工程”，是传统档案管理与现代信息技术碰撞出的创新火花，其创新价值不仅在于实现档案内容结构化解析的技术突破，更体现在AI技术与教育场景的深度适配，为档案数据在教学、科研等领域的深度应用提供了可能，也为其他领域的非结构化数据处理贡献了宝贵范例。
媒体：“辽望·辽宁日报”客户端
日期：2025-04-03
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