演算法專案 零 AI 依賴 FastAPI 30 秒內分析
直播爆點自動偵測演算法
Math-Driven Peak Detection for Live Chat Signals
為直播剪輯場景設計數學模型驅動的爆點偵測演算法，完全不依賴 AI 或機器學習，任意長度直播影片皆可於 30 秒內自動定位高互動時刻。
專案展示
服務項目
剪輯流程痛點分析與演算法需求規劃
聊天資料前處理與時間序列轉換方案設計
抗雜訊正規化模型設計
多尺度特徵萃取與爆點偵測演算法開發
自適應閾值與評分排序機制設計
邊界情境與異常訊號容錯處理
RESTful API 服務封裝與部署
自動化測試與演算法正確性驗證
後續參數調校與功能擴充
專案優勢
30 秒內完成全片分析 任意長度直播影片都能快速完成爆點偵測，大幅縮短剪輯前置作業時間。
零 AI 依賴 不需要訓練資料、標註流程或模型維護成本，導入與維運都更單純。
零 GPU 需求 採用純數值運算即可部署，成本更低，也更容易上線到既有服務環境。
穩健抗干擾 面對刷屏、異常聊天行為或雜訊訊號時，仍能維持穩定偵測表現。
自適應設計 不必針對不同頻道或影片類型頻繁人工調參，降低導入門檻。
兼顧瞬間與持續高潮 同時捕捉短時間爆發與較長時間的高互動區段，不漏掉不同型態事件。
附帶評分排序 剪輯師可以依事件重要性快速決定優先處理順序，提高工作效率。
參數化架構 可依客戶場景靈活調整偵測靈敏度，方便後續擴充與客製化。
技術組合
實作重點放在穩定、可重複驗證與容易部署的工程方式，讓演算法不只可 demo，也能直接整合進實際剪輯流程。
Python
核心演算法與資料處理流程開發。
數學模型
負責訊號處理、穩健統計與多尺度分析。
FastAPI
將演算法封裝成可整合的 API 服務。
Pytest
建立自動化測試，驗證演算法正確性與穩定性。