广电内容管理中视音频AI跨模态检索技术的应用研究

广电内容管理始终是当前广电机构工作的重要内容之一,其管理质量将直接影响广电机构的服务性能和发展质量。为切实提升广电内容管理服务性能,满足用户快速检索需求,推动广电机构的现代化发展,对视音频人工智能(Artificial Intelligence,AI)跨模态检索技术在广电内容管理中的应用进行研究,以案例分析的形式对论点加以论证,以供参考与借鉴。

基于内容的音频检索:概念和方法

F过去对视觉媒体的检索 ,如图象和视频 ,进行了大量的研究 .但是我们注意到音频也是多媒体中的一种典型媒体 ,是信息的一种常用载体 .常规的处理是把数字音频当成非结构化流媒体 .然而音频是语音的载体、包含丰富的听觉特征 ,并且具有结构信息 .因此需要并且可以基于这些内容对音频进行存取 .本文根据当前相关研究的进展 ,综述基于内容的音频检索方法 ,包括面向语音、音乐和音频分析的检索、音频分割等 ;分析并总结出音频内容及其检索的概念 ,给出音频检索的系统结构 ;

一种基于倒排索引的音频检索方法

传统的基于实例的音频检索算法采用顺序索引,检索时需遍历数据库并导致难以忍受的等待时间。针对传统的顺序的索引方法,该文提出基于倒排索引的音频检索算法。该方法首先利用多种音频特征构成的超向量,通过多层音频分割方法将连续音频流分割为特征数值波动幅度小的短时音频段;然后利用事先训练好的音频字典,将短时音频段序列转换为可以表征音频内容的音频字序列,并建立倒排索引;检索时,将用户提交的查询转换为音频字后利用倒排索引无须遍历数据库即可直接定位候选段落,并根据候选段落与查询的内容相似度大小对候选段落进行排序,将排好序的列表作为检索结果。仿真实验以匹配项排名、同类检索结果比例、定位准确性和检索用时4个方面作为评价指标,实验结果显示,该算法能够在平均1.101 s时间内实现92.58%的检索准确率。

基于内容的音频检索与分类

音频信息检索技术是多媒体检索技术中的一个重要组成部分。该文在分析国内外现行的音频信息检索方法的基础上，总结出了基于内容的音频检索的一般方法，提出了一种基于内容的音频信息检索与分类方法，并通过已研制的ARS音频检索系统进行了性能测试。此方法具有较高的准确性和灵活性，可适用于不同的系统和应用。

音频内容分割与聚类的研究

分析了采用音频特征检测音频边缘来分割音频的过程;给出了采用高斯混合模型描述音频段的方法;介绍了音频段聚类的实GMM现;并给出了实验结果,实验结果说明分割和聚类的效果较好。

音频信息检索

回顾了国内外现行的音频信息检索方法，分析了常见的音频数据处理技术，包括语音识别技术和基于内容的音频检索技术，提出了基于内容的音频检索的一般方法，并指出了相应研究中的关键问题。

面向事件的影片摘要生成方法

对视频摘要的研究已成为视频应用领域十分活跃的课题。为了获得更加实用的视频摘要,在介绍视频摘要概念和用途的基础上,依据目前的研究状况和影片类视频的特点,提出了一种适合于故事类影片的面向事件的影片摘要生成方法,并首先对该方法的细节进行了描述。该方法还使用了一种场景重要程度的评价算法,此算法的特点在于综合利用了影片中的多种媒体特征,其不仅考虑了运动特性,还考虑了感人内容对场景重要程度的影响。通过对摘要进行可用度测试和分析的结果,表明,此种方法生成的影片摘要具有较好的可用度。

音频检索方法的研究

音频检索技术是多媒体检索技术中的一个重要组成部分,但在多媒体流中基于内容的音频检索工作做得很少。将分析音频信号的特征,通过对基于内容的检索技术的讨论,提供一种通过声学特征的相似性来检索音频文件的方法。在检索过程中,把不同的音频文件组合成音频文件库,采用模糊统计的方法,对相似性进行分析,达到对不同内容的音频检索。

基于声像特征的场景检测

视频的结构分析是实现视频基于内容组织和检索的基础。目前,已经有很多用于视频镜头分割的成熟算法,但准确探测视频场景边界还比较困难。提出了一种融合视频中音频与可视特征进行场景检测的方法。该方法首先分别依据镜头的声、像特征相关性来对镜头进行聚类,然后综合处理依声、像相关性得到的镜头聚类来获取场景。实验结果证明,此方法较一般使用单一特征的场景检测方法提高了探测的准确率,同时也降低了误判率。

基于音频内容的交互渐进式音乐检索系统的设计

基于音频的检索是基于内容检索的一个分支 ,而音乐是音频的一种类型 ,本文将在介绍基于内容的音频检索的基础上针对常见音乐搜索引擎或音乐检索系统 ,只能根据演唱者 /曲作者或乐名检索音乐的不足 。

一种新型的多媒体检索技术——基于内容的检索

基于内容的检索是一种新型的多媒体检索技术。本文比较了传统的多媒体信息检索方法和基于内容的检索方法的异同 ,叙述了基于内容的图像、音频检索技术的要点 ,指出了在检索多媒体信息时需要解决的几个问题。

基于COM规范的实时音频特征提取技术及实现

数字视频中含有大量的音频信息,通过声音分类建立基于内容的视频索引是一个 有效的途径?该文提出了基于COM规范的实时音频特征提取的系统框架,并按此框架使用Dir ectShow样本捕捉器进行了音频帧和音频特征实时提取的试验,取得了满意的结果?

音频信息检索技术的发展及应用

今天音频检索的重要性已经越来越被人们所重视。本文系统总结了音频信息检索技术的发展历程、技术特点及国内外应用现状,最后预测了未来的发展趋势。

面向新闻视频内容分析的音频分层分类算法

提出了一种规则和隐马尔可夫模型相结合的音频分层分类算法，首先利用规则将新闻节目中的音频分为静音、语音和音乐三类，然后采用隐马尔可夫模型进一步将语音和音乐细分为男主持人语音、女主持人语音、交替报道、独白语音、现场语音和音乐六类。实验结果表明，男主持人语音、女主持人语音以及音乐的分类效果最好，查准率和查全率均可达90％以上；交替报道的分类性能最差，查准率为57．5％，查全率为79．3％；其他类别的分类性能居中，在70％～90％左右。与同类算法相比，该算法分类性能较高。

基于内容的多媒体信息检索技术

本文介绍了多媒体信息检索的原理与特点,着重阐述了基于内容的图像检索、视频检索和音频检索技术。

基于内容的音频检索综述

传统的基于文本的音频检索技术存在主观性和不完整性等缺点,而且不支持实时音频检索。为此,基于内容的音频检索技术应运而生。文中根据音频检索的研究现状,综述基于内容的音频检索方法,讨论了一些音频检索技术研究中的关键技术:音频特征提取、音频分类、语音识别技术等。最后展望了音频检索技术的发展前景。

Internet音频检索技术综述

对Internet音频检索的现状和发展趋势进行了全面的综述,对几种流行的音频检索技术进行了深入的讨论.通过广泛收集资料,对几种技术进行了比较性研究.最后,提出了若干值得深入研究的方向.

基于内容的音频检索关键技术研究

音频是一种重要的媒体,包含丰富的听觉特征。本文根据当前音频检索研究的进展,综述基于内容的音频检索方法,讨论了一些音频检索技术研究中的关键技术:音频特征提取、音频分类、语音识别技术等。最后展望了音频检索技术的发展前景。

典型的音频分类算法

音频分类是提取音频结构和内容语义的重要手段,是基于内容的音频检索和分析的基础。本文对几种常用的音频分类算法作了综述,介绍了最小距离法、神经网络、支持向量机、决策树方法、隐马尔可夫模型等典型算法的特征,并对它们的优缺点进行了比较。

基于内容的音乐检索综述

根据基于内容的音频检索的研究现状,描述了当前相关研究的进展,分析并总结出音乐内容及其检索的概念,给出音乐检索的系统结构,综述了基于内容的音乐检索方法,讨论了基于内容的音乐检索的最新算法,并展望了该领域研究需要注意的问题和发展前景。