自动跟随说话人的镜头是怎么工作的

自动对准说话人的镜头是怎么工作的?它怎样判断谁在说话、什么时候切换画面才不会让人眼花,视频播客里该组合哪些景别,以及说话时怎样配合,才能让镜头切换自然流畅,不用导播台也能一个人在家也能做出电视节目般的多机位切换效果,省下大量后期剪辑时间。

制作阅读约 6 分钟

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能自动对准说话人的镜头,会识别出谁在发言,然后把画面切过去。在视频播客里,它做的就是电视演播室里导播的工作:在机位之间切换,让观众始终看到正在说话的人。不同的是,这里不需要有人坐在导播台前。

下面讲讲不同系统是怎么做到的、哪些景别值得组合,以及你能做些什么让效果更流畅。

它解决了什么问题

如果你只用一台固定的全景机位录对话,每个人都显得很小,观众还得猜谁在说话。如果用多台机位,就得有人决定什么时候切换,要么现场切,要么后期剪。一期节目一个小时,这可是一大堆活儿。

自动跟拍镜头替你做了这个决定。

它怎么知道谁在说话

根据设备不同,有几种方式:

靠声音

系统测量每个麦克风或每位参与者的音量。谁的声音持续一段时间最大,就被认定为说话人。这是通话和虚拟工作室里最常用的方法,因为每个人本来就有独立的音频通道。

靠画面

对于实体摄像头,有些设备会分析画面,识别人脸和嘴唇的动作。效果不错,但受光线和角度影响。

靠声源方向

有些会议室麦克风能估算声音从哪个方向传来,再把镜头转过去。会议室里很常见。

在 3D 虚拟工作室里,每个人都有自己的虚拟形象和独立音频,系统能准确知道谁在说话,还能自由移动虚拟镜头,不受实体摄像机的限制。

难点:别把观众晃晕

识别谁在说话是简单的部分。难的是决定什么时候切换画面。好的系统会遵循和真人导播类似的规则:

  • 切之前稍等片刻。 如果有人只是说一句“嗯”或“对”,没必要切画面。要等这个人说了一小会儿再切。
  • 不要切得太频繁。 每秒都切会让人很累。每个镜头都有最短时长。
  • 回到全景,当几个人同时说话或出现沉默时,让观众看到整个场景。
  • 让运动更平滑。 有些镜头不是生硬跳切,而是做一个短促的、有电影感的移动。

值得组合的景别

景别 拍什么 什么时候用
全景 整张桌子和布景 开场、结尾、大家一起笑、激烈交锋
中景 一个人腰部以上 常规发言
近景特写 脸和肩膀 情绪时刻或关键观点
双人镜头 同时拍两个人 群聊中两人之间的一来一回

好的组合能保持节奏:全景帮观众定位,近一点的镜头拉近距离。

怎样说话能让自动镜头更好用

就算系统包揽了工作,你也能帮上大忙:

  1. 别抢话。 两个人同时说话,镜头就会犹豫,最后停在全景,或者在两人之间来回跳。
  2. 接话前留一拍。 半秒就足够切出干净的镜头。
  3. 家里有噪音就静音。 一声狗叫可能让镜头莫名其妙地对准你。
  4. 戴耳机。 否则你的麦克风会收进别人的声音,系统可能以为是你在说话。
  5. 别人说话时,别发出长长的“嗯——”。 对镜头来说,那也是声音。

如果你负责主持对话,开始前把这些规则讲清楚很值得。更多点子可以参考如何主持一场圆桌讨论。

优点和局限

优点

  • 省下大量剪辑时间:节目录完,镜头切换就已经完成了。
  • 让原本用固定机位会显得很平的形式变得生动得多。
  • 不需要技术团队,也能多人录制或直播。

局限

  • 它不理解内容。如果有人在别人说话时做了个视觉笑点,镜头不会主动去找。
  • 在打断很多、非常激烈的辩论里,切换可能显得跳来跳去。
  • 在大型制作中,它替代不了优秀剪辑师的叙事意图。

对大多数对话类播客来说,优点占上风。而且如果你之后想剪短视频,镜头已经切好会让工作轻松很多。具体做法见把播客剪成竖屏切片。

在虚拟工作室里

在 remocast 里,电影感镜头会在 3D 布景中对准正在说话的人。因为虚拟形象都围坐在桌边,镜头切换的感觉很像电视节目。房间里最多六个人,这就是满屏宫格和一场让人真心想看的对话之间的差别。

如果你还在犹豫播客要不要做画面,可以看看播客做视频还是只做音频。

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常见问题

两个人也能用自动跟拍镜头吗?

可以。两个人时,它会根据谁在说话来回切换,沉默或两人同时说话时回到全景。参与者越多,效果越明显。

两个人同时说话会怎样?

通常系统会保持当前镜头,或者切到全景同时拍到两个人。所以最好约定轮流发言,别互相抢话。

真实摄像头也能自动构图吗?

可以,有些网络摄像头和会议室系统能跟随说话人。它们一般更贵,也受光线和空间影响。虚拟工作室没有这些物理限制。

参考资料

  1. AnalyserNode - Web APIs | MDN — MDN Web Docs
  2. RTCRtpReceiver: getSynchronizationSources() method - Web APIs | MDN — MDN Web Docs

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