（1）数字化采集和编码

采用数字技术将传统戏曲与曲艺的演出、表演技巧、音乐、舞蹈、服装、剧目抄本和口述本、相关文献等要素进行记录、存储和编码。实现对传统艺术形式的数字化保存、传播和研究，促进其传承和发展。主要研究内容：

数字化采集技术研究。针对戏曲与曲艺数字化采集技术需求，进行录音与录像技术、三维扫描与建模技术、文献AI修复等技术研究，研发便捷有效的数字化采集技术和装备。

动作捕捉技术研究。针对名家名角和表演动作，研发和搭建人体三维扫描技术、动作捕捉系统、光场采集系统等，探索真实感角色建模和便捷动作捕捉技术，实现经典角色形象和动作风格的数字化保存，为数字人、动画和体感互动提供基础。

数字化标准编码研究。采用国际通用的编码体系，如国际标准书号（ISBN）和国际标准音像制品编码（ISRC）等，以保证编码的通用性和兼容性。结合戏曲与曲艺的特点，制定专门的编码规则，如按照剧种、剧目、表演者等要素进行分类编码。利用现代信息技术，如二维码、RFID等，实现戏曲与曲艺资源的快速识别和检索。数字化标准编码有助于对戏曲与曲艺的资源进行统一管理和检索，提高资源利用效率。编码系统应具有完整性和连续性，能够涵盖戏曲与曲艺的各个类别和层次。编码应具有明确的分类依据和编码规则，保证编码的准确性和可靠性。编码应简洁明了，易于理解和操作，便于实际应用。

（2）数字版权保护与溯源

戏曲与曲艺的数字版权保护与溯源是确保传统艺术形式得到合法传承和保护的关键。利用数字水印、防篡改检测、追踪溯源等技术，为创作前源头保护至出版后溯源取证全方位进行版权安全保障体系支撑。主要研究内容如下：

抗攻击高鲁棒性数字版权水印技术。针对现有图像、视频、声音、文档等版权保护技术抗攻击性弱、信息嵌入量小且取证技术时效性低的问题，通过将隐藏或明文信息嵌入到数字媒体文件中，研究能够抵抗各种攻击（如压缩、剪切、模糊等）的水印算法，设计有效的水印嵌入和提取策略，实现对水印数据进行验证和解析取证。在数字化的信息传播环境中，为版权所有者维护自身权益提供必要的技术支持。

基于人工智能的防篡改检测及定位技术。当前图像、视频等多媒体内容被非法篡改和伪造传播问题猖獗，利用人工智能及深度学习手段，研究高效多媒体内容取证算法，突破数字化版权篡改检测和定位技术，获得关键篡改证据，给出篡改判定结果并定位可能存在的篡改区域。通过取证技术对视频和图像等进行篡改检测，为知识产权加上防护盾，维护视频内容的真实性和版权合法性。

全链路数字化多媒体版权溯源取证技术。为有效防止盗版、侵权等行为，促进戏曲与曲艺的合法传播和传承，利用基于区块链的全链路式可取证版权溯源方法，研究基于重加密和无关随机存取的多源数据可信追踪技术，解决链上版权的无痕追踪难题。通过溯源取证的技术和手段，跟踪数字媒体内容来源、流转路径等信息，从而确保版权合法性，并为产权保护提供必要依据。

多模态数字资源库构建

（1）数字化采集和编码

（2）数字版权保护与溯源

（3）数字资源库与大模型构建

（3）数字资源库与大模型构建

构建戏曲与曲艺的全方位数据库，通过整合文字、曲谱、音视频资源，为艺术家和学者提供一个丰富的研究资源平台。将传统艺术的丰富内容进行数字化整理、存储和管理，以便于保护、传承和利用。进一步在戏曲与曲艺数字资源库的基础上构建人工智能大模型。主要研究内容如下：

构建戏曲与曲艺数字资源库。对现有的戏曲与曲艺资料进行详细分类，如按照剧种、流派、历史时期、地域特色等。采用扫描、录音、录像等方式将物理媒介的资料转化为数字格式。设计合理的数据库架构，包括元数据标准、检索系统、存储方案等，确保数据的完整性、一致性和安全性。开发用户友好的界面，整合文字、图片、音频、视频等多种媒体形式，提供互动式的学习和观赏体验。与其他机构或平台合作，实现资源的互联互通和共享，扩大戏曲与曲艺的影响力。

构建戏曲与曲艺综合性网络平台。运用分类整理、数字化采集、数据库建设、多媒体展示、合作共享等技术和方法。设计一个易于维护和扩展的网络平台框架，支持高并发访问和数据的安全存储。开发包括但不限于用户管理、内容管理、搜索引擎、在线学习、社区交流等功能模块。通过论坛、评论、直播互动等方式，增强平台的社交属性，吸引更多的用户参与。通过线上线下活动、合作伙伴关系等方式推广平台，吸引更多艺术家和学者参与。

戏曲与曲艺的大模型构建。戏曲与曲艺的大模型搭建需要结合多学科的知识和技术，包括但不限于戏曲与曲艺的艺术理论、艺术特征、艺术表达等。基于戏曲与曲艺方面的理论成果和优秀的戏曲与曲艺作品，利用大数据和机器学习技术来训练模型，使其能够理解和生成具有戏曲曲艺特色的艺术内容。戏曲与曲艺人工智能大模型构建是一项涉及多个领域的复杂工程，旨在通过计算机科学技术和人工智能技术，对戏曲与曲艺进行深入研究和智能化处理。

大模型的特征提取与优化。在戏曲与曲艺数字资源库的基础上，进行数据预处理、特征提取和模型训练。针对不同类型的数据采用相应的技术手段：对于音频数据，将从唱腔、韵白、声调、器乐伴奏等方面提取特征，以充分展现戏曲与曲艺独特的艺术魅力；对于视频数据，将关注动作、表情、服饰以及场景布局等特征，以全面捕捉演员的表演技巧和舞台效果；对于文本数据，将重点分析词汇、语法和情感等特征，以便更准确地理解剧本内容和表达意图。在模型训练过程中，对模型的参数进行细致调整，这包括学习率调整、正则化参数调整以及网络结构优化等。通过不断优化模型，以提高模型的准确性和泛化能力。

构建戏曲与曲艺的大模型，旨在推动传统艺术形式与现代科技的融合，提升其在现代社会中的影响力和传播力。同时也要确保人工智能生成内容的文化真实性和艺术性，避免技术应用对戏曲曲艺的复杂性和深度产生曲解或简化。通过此种方式，戏曲与曲艺的大模型不仅有助于提升传统艺术在现代社会的影响力和传播力，亦能为这一传统艺术形式的创新发展拓展新的路径。