KI-gestützte medienanalyse und metadaten-normalisierung für SoundAware
Eine integrierte Plattform zur Automatisierung von TV-Transkriptionen, Musik-Metadaten und Compliance-Reporting.
SoundAware
SoundAware benötigte eine skalierbare Lösung, um riesige Mengen an Mediendaten effizient zu verarbeiten. Wir entwickelten drei spezialisierte Proof of Concepts: eine hybride Suche für TV-Transkripte, ein intelligentes System zur Normalisierung von Musik-Metadaten und ein automatisiertes Validierungstool für XML-Compliance-Berichte. Ziel war es, die operative Effizienz zu steigern und die Datenqualität für internationale Verwertungsgesellschaften wie die GEMA zu sichern.
Das Unternehmen stand vor der Aufgabe, täglich 800 Stunden TV-Material zu analysieren und bis zu 40.000 Musik-Metadatensätze unterschiedlicher Lieferanten zu bereinigen. Manuelle Prozesse bei der Prüfung von GEMA-Berichten waren fehleranfällig und banden wertvolle Ressourcen. Zudem führten unterschiedliche Schreibweisen von Künstlernamen und inkonsistente XML-Strukturen zu hohem manuellem Korrekturaufwand und verzögerten Abrechnungszyklen.
Ein Blick hinein
Was SevenLab entwickelt hat
SevenLab implementierte eine souveräne KI-Infrastruktur auf Basis von PostgreSQL und pgvector, ergänzt durch eine intelligente Agenten-Schicht zur Orchestrierung komplexer Workflows. Die Lösung umfasst eine hybride Suchmaschine für Transkripte, eine dreistufige Normalisierungs-Pipeline für Musikdaten und eine automatisierte Anomalieerkennung für XML-Reporting.
Hybride RTV-suche
Kombination aus lexikalischer und semantischer Suche in TV-Transkripten für präzise Medien-Insights.
3-layer normalisierung
Automatisierter Abgleich von Musikdaten durch deterministische Regeln, Vektorgleichheit und LLM-Validierung.
Automatisierte XML-audits
Echtzeit-Validierung von GEMA-Berichten zur Identifizierung von Deckungslücken und EPG-Anomalien.
Souveräne infrastruktur
Datenschutzkonforme Verarbeitung großer Datenmengen direkt in der SoundAware-Umgebung.
Messbare Geschäftsergebnisse
Die Plattform ermöglicht SoundAware eine massive Skalierung ohne personellen Mehraufwand. Durch die automatisierte Normalisierung und Reporting-Validierung sank die Fehlerquote signifikant, während die Zeitspanne zwischen Ausstrahlung und Abrechnung verkürzt wurde. Operatoren können sich nun auf komplexe Grenzfälle konzentrieren, statt repetitive Datenbereinigung durchzuführen.
Die Integration von KI in unsere Kernprozesse hat die Art und Weise, wie wir Mediendaten verarbeiten, revolutioniert. Wir können nun Qualitätssicherungen durchführen, die manuell schlicht unmöglich wären, und sichern so unseren Vorsprung als Marktführer.
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