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1、隨著現(xiàn)代信息技術(shù),特別是數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)多媒體技術(shù)的迅猛發(fā)展,越來(lái)越多的聲音信號(hào)被數(shù)字化處理,并以各種音頻格式存在?;诖?,人們迫切地需要能夠在音頻數(shù)據(jù)流中對(duì)音頻內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別和理解的有效技術(shù)手段,從而高效地利用這些音頻資源,并為各種智能系統(tǒng)提供基于聲音的決策依據(jù)信息。
音頻場(chǎng)景是指語(yǔ)義上相關(guān),時(shí)間上相鄰的若干聲學(xué)事件所組成的一個(gè)音頻片段,此片段總是蘊(yùn)含著高層抽象概念和特定的語(yǔ)義表達(dá)。音頻場(chǎng)景識(shí)別是對(duì)音頻語(yǔ)義內(nèi)容高層次的識(shí)
2、別和理解,該技術(shù)可廣泛應(yīng)用于信息內(nèi)容安全、智能監(jiān)控、無(wú)人駕駛車輛、智能會(huì)議室等領(lǐng)域。傳統(tǒng)的音頻場(chǎng)景識(shí)別方法,如高斯混合模型方法等,一般在短時(shí)上進(jìn)行建模和識(shí)別,在長(zhǎng)時(shí)上根據(jù)短時(shí)得分進(jìn)行綜合判決。這種方法忽略了聲學(xué)內(nèi)容在長(zhǎng)時(shí)上的分布特性,且不適用于目標(biāo)聲學(xué)內(nèi)容與非目標(biāo)內(nèi)容混雜的情況。本文提出了三種在長(zhǎng)時(shí)上進(jìn)行建模的錨空間音頻場(chǎng)景識(shí)別方法,并設(shè)計(jì)了一個(gè)識(shí)別任務(wù)對(duì)這三種方法的性能進(jìn)行了驗(yàn)證,在一段娛樂節(jié)目中根據(jù)音頻尋找“令人激動(dòng)”的場(chǎng)景片段,該
3、場(chǎng)景一般對(duì)應(yīng)較激烈的歡笑聲和鼓掌聲等。
錨可以看作一個(gè)類別的原型表示,是根據(jù)信號(hào)產(chǎn)生的矢量到類別的一種映射關(guān)系。本文提出了三種面向音頻場(chǎng)景的錨空間構(gòu)造方法,并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的場(chǎng)景識(shí)別方法:1)基于狀態(tài)變化統(tǒng)計(jì)量的錨空間音頻場(chǎng)景識(shí)別方法。此方法將音頻特征在時(shí)序上的變化量轉(zhuǎn)化為若干變化狀態(tài),基于這些變化狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)信息張成錨空間,每個(gè)目標(biāo)音頻文件在此錨空間中映射成一個(gè)錨矢量,將此錨矢量當(dāng)作目標(biāo)場(chǎng)景的一個(gè)模板,從而構(gòu)成目標(biāo)場(chǎng)景庫(kù);2)基于
4、高斯混合模型的錨空間音頻場(chǎng)景識(shí)別方法。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的目標(biāo)音頻文件訓(xùn)練得到目標(biāo)高斯混合模型,集外音頻文件訓(xùn)練得到集外高斯混合模型,基于各高斯分量的均值矢量張成錨空間,通過(guò)計(jì)算余弦距離將音頻幀映射到錨空間中的一個(gè)點(diǎn),求全部目標(biāo)場(chǎng)景文件各幀在錨空間中的樣本均值作為錨模板,目標(biāo)場(chǎng)景由此錨模板表示;3)基于稀疏分解的錨空間音頻場(chǎng)景識(shí)別方法。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的目標(biāo)音頻文件訓(xùn)練得到目標(biāo)字典,集外音頻文件訓(xùn)練得到集外字典,基于其字典原子張成錨空間,稀疏分解得到的稀
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