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基于音视频AI识别的多模态智能分析模型创建和应用
被引量:
2
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作者
胡志兵
姚剑鹏
《广播与电视技术》
2022年第8期43-46,共4页
本文针对广播电视节目的多模态语料库标注存在的问题,采用深度学习框架,结合音视频识别和自然语言分析等技术创建多模态智能分析模型,实现智能化标注和语料库构建。最后,本文将该模型应用到IPTV播出的英语口语会话修补多模态语料库(MCCE...
本文针对广播电视节目的多模态语料库标注存在的问题,采用深度学习框架,结合音视频识别和自然语言分析等技术创建多模态智能分析模型,实现智能化标注和语料库构建。最后,本文将该模型应用到IPTV播出的英语口语会话修补多模态语料库(MCCECSER)的建库实践,说明多模态智能分析模型具备一定技术创新性和实用性。
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关键词
广电音视频AI识别
多模态智能分析模型
深度学习
标注
MCCECSER
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职称材料
题名
基于音视频AI识别的多模态智能分析模型创建和应用
被引量:
2
1
作者
胡志兵
姚剑鹏
机构
宁波广播电视集团
宁波工程学院
出处
《广播与电视技术》
2022年第8期43-46,共4页
基金
国家社科基金项目“英语学习者课堂会话自我修补多模态语料库建设与应用研究”(项目编号:19BYY094)资助,为该项目阶段性研究成果。
文摘
本文针对广播电视节目的多模态语料库标注存在的问题,采用深度学习框架,结合音视频识别和自然语言分析等技术创建多模态智能分析模型,实现智能化标注和语料库构建。最后,本文将该模型应用到IPTV播出的英语口语会话修补多模态语料库(MCCECSER)的建库实践,说明多模态智能分析模型具备一定技术创新性和实用性。
关键词
广电音视频AI识别
多模态智能分析模型
深度学习
标注
MCCECSER
Keywords
Audio and video AI identification
Multimodal intelligent analysis model
Deep learning
Annotation
MCCECSER
分类号
H319 [语言文字—英语]
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作者
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1
基于音视频AI识别的多模态智能分析模型创建和应用
胡志兵
姚剑鹏
《广播与电视技术》
2022
2
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