基于内容的音频检索技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周明全，耿国华，王小凤，李鹏 著

图书标签:

• 音频检索
• 内容分析
• 音乐信息检索
• 语音识别
• 机器学习
• 深度学习
• 信号处理
• 特征提取
• 音频分类
• 相似度计算

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030416629

商品编码：11862845

包装：平装

丛书名： 信息科学技术学术著作丛书

开本：12开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：220

正文语种：中文

内容简介

　　《基于内容音频检索技术》从理论方法研究与实现技术角度对基于内容音频检索技术的研究与进展进行总结归纳，融入作者多年来的相关研究与应用成果，系统地介绍了基于内容音频检索技术的的主要概念、基本原理、典型方法、实用范例以及新动向，包括基于内容音频检索的基本理论、基于声学特征级和语义级的音频检索技术。全书共8章5部分。第1部分概述，分析了基于内容音频检索的体系结构、技术现状和发展趋势。第2部分讨论音频特征表示与提取方法，给出音频低层特征和高层语义特征提取算法以及基于内容音频检索的总体框架；第3部分重点介绍声学特征级检索中音频信号的处理、底层特征提取与检索的技术；第4部分重点介绍声学语义级检索技术中语音识别与检索、说话人识别与检索和音乐检索。第5部分介绍我们研发的音频检索原型系统设计与性能评介，并给出设计实现的原型检索系统的相关应用实例。

前言/序言

《音画相融：数字内容中的视听关联性研究》 内容概要 本书深入探讨了数字内容领域中音频与视频信息之间的内在联系及其在信息检索、内容分析与智能推荐等方面的应用潜力。作者从跨媒体信息融合的视角出发，系统梳理了视听信息关联性的理论基础，分析了不同模态信息之间的映射关系，并在此基础上，提出了多维度、多层次的视听信息关联性度量方法。本书重点关注如何有效地从视频信号中提取音频特征，以及如何利用音频线索来增强视频内容的理解和检索能力。 第一章：引言 在信息爆炸的时代，数字内容的数量呈几何级增长，如何高效地组织、检索和理解这些海量信息已成为一项严峻的挑战。传统的单模态信息检索方法，如仅基于文本或图像的搜索，往往难以全面捕捉内容的丰富含义。随着多媒体技术的发展，音频和视频信息已成为数字内容不可分割的重要组成部分。音频，作为声音的载体，蕴含着丰富的环境信息、情感表达、事件线索甚至叙事内容；而视频，则提供了视觉的场景、人物、动作以及事件的动态演变。将这两种信息模态有机结合，挖掘其内在的关联性，是实现更智能、更全面信息检索的关键。 本书的研究目的在于深入探索视听信息在数字内容中的关联性，并在此基础上构建一套有效的视听内容分析与检索框架。我们将从理论层面阐述视听信息如何相互映射与影响，进而探讨实际应用中如何量化和利用这种关联性。最终，我们希望为多媒体信息检索、内容推荐、智能内容分析等领域提供一套新的理论指导和技术支撑。 第二章：视听信息关联性的理论基础 视听信息的关联性并非偶然，而是源于人类感知世界的天然方式。人类通过视觉和听觉协同感知外界，声音往往能够增强或补充视觉信息，反之亦然。例如，在观看电影时，背景音乐可以烘托气氛，人物对话揭示剧情，环境音效描绘场景；而在听广播剧时，配乐和音效则会主动构建听众脑海中的视觉画面。 这种关联性可以从多个维度进行理解： 物理层面的关联： 许多声学现象与视觉现象是同步发生的。例如，一场爆炸会伴随巨大的声响和耀眼的火光；一个人的说话会伴随其口型的运动。这种同步性是视听信息最直接的关联。 语义层面的关联： 声音和画面在意义上可能存在高度相关性。例如，鸟鸣声通常与绿色的自然场景相关联；汽车鸣笛声可能与城市街道的画面相关联；歌声则可能与表演者的画面直接绑定。这种关联性需要对声音和画面的内容进行深层次的理解。 情感与语气的关联： 音频中的情感色彩（如喜悦、悲伤、愤怒）往往与视频中人物的情感表达相呼应，甚至可以预测或加强观众的情感体验。例如，一段激昂的音乐可能与画面中英雄主义的场景相配合，增强观众的代入感。 叙事层面的关联： 在电影、纪录片等内容中，音频和视频共同构成了叙事的主体。声音可以推动情节发展，揭示人物动机，或者提供重要的背景信息，这些都与画面所呈现的内容紧密相连。 理解这些理论基础，是后续研究视听信息如何被量化和利用的前提。 第三章：视听信息特征提取与表示 要实现视听信息的关联性分析，首先需要从原始的音频和视频数据中提取出具有代表性的特征，并将其转化为计算机能够处理的数值表示。 3.1 音频特征提取 音频信号包含丰富的声学信息，其特征提取方法多种多样。本书将侧重于那些能够反映音频内容的声学特征，包括： 时域特征： 如短时能量、过零率、均方根能量等，这些特征可以反映声音的响度变化和信号的平稳性，对于区分语音、音乐和噪声有一定的帮助。 频域特征： 如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、谱质心、谱带宽、谱熵等。MFCC是语音识别中广泛使用的特征，它模拟了人耳的听觉特性，能够有效表示语音的音质。其他谱特征则能描述声音的频谱分布特性，区分不同乐器或环境声。 音调与韵律特征： 如基频（Pitch）、音高（F0）、能量包络等。这些特征对于分析音乐的旋律、节奏以及语音的情感和语调至关重要。 声源信息： 如声源定位、声源分离等技术，旨在识别声音的来源和区分不同的声源，这对于理解场景中的声音事件非常关键。 音频事件检测（AED）特征： 针对特定声音事件（如掌声、枪声、汽车鸣笛声、玻璃破碎声等）设计的特征，这些特征能够直接指示特定声音事件的存在与否。 3.2 视频特征提取 视频数据主要由一系列图像帧构成，其特征提取方法也十分丰富： 低级视觉特征： 如颜色直方图、纹理特征（如LBP、HOG）、边缘信息等，这些特征能够描述图像的基本视觉属性。 运动特征： 如光流、运动向量、姿态估计等，用于捕捉画面的动态变化，描述物体的运动轨迹和行为。 物体与场景识别特征： 利用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）提取的图像高级语义特征，能够识别画面中的物体、人物、场景等。 人脸与表情识别特征： 专门提取人脸信息及其表情变化，用于分析视频中的人物情感状态。 场景变化检测特征： 用于识别视频帧之间的场景切换点。 3.3 视听特征的融合与表示 将提取到的音频和视频特征进行有效的融合，是实现视听信息关联性分析的关键。融合策略可以分为早期融合（在特征层进行拼接）、晚期融合（在决策层进行融合）以及混合融合。此外，为了更有效地表示视听信息的联合特征，还可以采用降维技术（如PCA、t-SNE）或学习更紧凑的联合表示模型（如自编码器、深度神经网络）。 第四章：视听信息关联性的度量与建模 在本章中，我们将重点探讨如何量化视听信息之间的关联程度，并构建能够捕获这种关联性的模型。 4.1 基于同步性的关联度量 最直观的关联度量是基于声音和图像的同步性。例如，检测声音事件与画面中对应视觉事件（如口型与声音、物体运动与声音）在时间上的匹配程度。这可以通过交叉相关性分析、时间对齐算法等实现。 4.2 基于语义匹配的关联度量 当声音和画面的物理事件不直接同步时，其关联性更多体现在语义层面。例如，一段舒缓的音乐是否与画面中宁静的自然风光相匹配？一句悲伤的独白是否与人物的面部表情相符？ 内容关联度： 利用图像内容识别（如场景分类、物体检测）和音频内容分析（如音乐流派分类、语音情感识别）的结果，计算音频内容与视频内容的语义相似度。例如，可以使用文本嵌入（Text Embedding）或图像嵌入（Image Embedding）技术，将提取的视听内容映射到同一语义空间，计算其向量间的余弦相似度。 情感关联度： 分析音频中的情感标签（如开心、悲伤）与视频中人物表情、场景氛围所传达的情感是否一致。可以使用情感词汇、情感强度模型等进行量化。 事件关联度： 检测特定声音事件（如车辆鸣笛）是否与对应的视觉事件（如道路上的车辆）同时发生。 4.3 基于联合表示的学习模型 随着深度学习的发展，可以直接学习视听信息的联合表示，并通过模型输出直接衡量其关联性。 跨媒体注意力机制： 设计能够让音频模块关注视频中的相关区域，或让视频模块关注音频中的关键信息。通过注意力权重来反映视听关联的强度。 多模态嵌入学习： 训练神经网络将音频和视频映射到同一个低维向量空间，使得具有高度关联的视听内容在向量空间中距离更近。 视听生成模型： 训练模型根据音频生成对应的视觉内容，或根据视觉内容生成对应的音频。生成效果的好坏可以间接反映视听信息的关联程度。 4.4 关联性模型的评估 为了验证所提出的关联性度量方法和模型的有效性，需要设计合适的评估指标。这些指标可能包括： 检索准确率： 在基于视听关联性的检索任务中，衡量检索结果的准确性。 推荐匹配度： 在内容推荐场景下，衡量推荐的视听内容之间的匹配程度。 人工评估： 邀请人类用户对视听内容的关联性进行主观评价，作为客观指标的补充。 第五章：基于视听关联性的信息检索应用 将视听信息关联性的研究成果应用于实际的信息检索系统，可以极大地提升检索的效率和准确性。 5.1 视听内容检索 传统的检索方式往往只关注文本或单模态的媒体内容。基于视听关联性的检索能够实现更丰富的检索方式： 跨模态检索： 用户可以使用音频查询来检索视频内容（例如，通过哼唱一段旋律来搜索包含该旋律的音乐视频），或者使用视觉查询来检索音频内容（例如，通过提供一张图片来搜索与之匹配的背景音乐）。 细粒度事件检索： 精确地定位视频中包含特定视听事件的片段。例如，搜索“汽车刹车声并伴有画面中出现车辆急停”的片段。 场景理解与检索： 利用视听关联性来理解视频场景的整体氛围和信息。例如，检索“雨天、雷声、阴沉画面”的场景。 5.2 视听关联性在多媒体数据库中的应用 在构建和管理多媒体数据库时，可以利用视听关联性信息来： 自动标注与分类： 根据音频内容自动为视频打上相关标签，反之亦然。例如，根据检测到的鸟鸣声，自动将视频标记为“自然风光”。 内容聚类与组织： 将具有相似视听关联性的内容聚类，方便用户浏览和发现。 相似内容推荐： 根据用户观看或收听的内容，推荐与之具有高度视听关联性的其他内容。 5.3 视听关联性在内容分析与审核中的应用 内容版权保护： 检测音频和视频是否被非法篡改或拼凑，例如，通过判断音画是否匹配来识别伪造内容。 不良信息检测： 结合音频和视频中的线索，更准确地识别和过滤包含暴力、色情等不良信息的视听内容。 用户行为分析： 分析用户在不同视听内容上的互动行为，理解用户偏好，为个性化推荐提供依据。 第六章：挑战与未来展望 尽管视听信息关联性的研究已经取得了一定的进展，但仍面临许多挑战： 数据稀疏性与不对齐： 在实际应用中，能够精确对应标注的视听数据可能相对稀疏，并且在时间上可能存在一定的延迟或偏差。 复杂场景下的鲁棒性： 在嘈杂的背景音、多人物对话、快速变化的视觉场景等复杂环境下，准确提取和匹配视听信息仍然困难。 主观性与语境依赖： 视听关联性在很大程度上受到人类感知和文化语境的影响，如何让机器理解这种主观性和语境依赖是巨大的挑战。 计算效率： 实时处理和分析海量的视听数据需要高效的算法和强大的计算资源。 未来的研究方向可以包括： 更强大的跨媒体学习模型： 发展更有效的深度学习模型，能够处理更复杂的视听信息，捕捉更深层次的关联性。 无监督或弱监督的视听关联学习： 减少对大规模标注数据的依赖，利用未标注数据或少量标注数据进行学习。 融合更多模态信息： 将文本、场景语义等其他信息模态与视听信息进行融合，构建更全面的内容理解模型。 面向特定应用的优化： 针对不同应用场景（如自动驾驶、智能家居、虚拟现实等）的需求，设计和优化视听关联性技术。 结论 本书系统地探讨了基于内容的音频检索技术，重点在于阐述了视听信息在数字内容中的关联性及其在信息检索、内容分析与智能推荐等方面的应用。通过深入研究视听信息的理论基础、特征提取、关联性度量与建模，以及实际应用，我们期望能够为多媒体信息处理领域提供有价值的参考和启示，推动更智能、更人性化的数字内容服务的发展。

评分☆☆☆☆☆

初见《基于内容的音频检索技术》这本书，我脑海中浮现出的画面，与其说是一本技术手册，不如说是一把解锁数字音频宝库的金钥匙。想想看，如今的网络上充斥着天文数字般的音频文件，从浩如天籁的音乐到日常生活中微小的声响，它们像一片汪洋大海。传统的检索方法，往往依赖于我们已经“知道”的信息，比如歌曲名、歌手、专辑，或者一段文字描述。但如果我只想找到一段类似“雨滴落在玻璃上的声音”，或者“某位著名指挥家演奏的某个乐章中的某个特定段落”，而又不知道确切的名称，该怎么办？这本书的标题直接点出了它的核心——“基于内容”。这意味着它将突破表象，直指音频本身的内在属性。我设想着，它会深入讲解如何从音频信号中提取出具有辨识度的特征，例如音色、节奏、旋律、甚至是情感色彩，然后利用这些特征来建立一个强大的检索系统。这是一种多么令人兴奋的可能性！我不禁开始想象，未来我们或许可以通过哼唱一段旋律，或者描述一段声音场景，就能精准地找到我们想要的音频片段，而不再被动的接受预设的标签。

评分☆☆☆☆☆

翻开《基于内容的音频检索技术》这本书，我立刻被它所描绘的宏大愿景所吸引。在数字信息爆炸的时代，音频数据的增长速度同样惊人，但如何有效地管理和检索这些海量的声音信息，一直是摆在我面前的难题。传统的基于关键词的检索方式，在处理非结构化的音频数据时，显得力不从心。比如，在一个庞大的音乐库中，我可能只想找到一段具有特定情感基调的背景音乐，或者一段具有某种特定乐器音色的片段，但往往只能大海捞针。这本书的出现，似乎给了我一个全新的视角。它不是简单地教我们如何给音频打标签，而是深入挖掘音频本身的“DNA”——那些构成声音的根本元素。我猜想，书中会详细介绍各种先进的信号处理技术和机器学习模型，来量化和描述音频内容的独特性。从声音的频谱特征到时间序列的模式，再到可能的情感识别，我期待这本书能够为我揭示一个智能化的音频检索体系的构建过程。这不仅对于音乐发烧友，对于电影制作、语音识别、甚至安防监控等领域，都具有极其重要的理论和实践意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当有吸引力，那是一种深邃的蓝色，点缀着流动的声波线条，仿佛能直接感受到音乐的脉动。我拿到书的那一刻，就对它充满了好奇。它似乎承诺着一种全新的理解音频世界的方式，不再仅仅依赖于标签或元数据，而是深入到声音本身的特质。我一直觉得，音乐和声音的魅力远不止于我们赋予它们的名称，而这本书的名字——《基于内容的音频检索技术》——恰恰击中了我的兴趣点。我个人对声音信号的处理和分析有着浓厚的兴趣，虽然我并非专业人士，但常常在思考，机器如何才能真正“听懂”并区分海量音频中的细微差别。例如，一首舒缓的古典乐，与一段嘈杂的自然风光录音，它们在内容上是如此迥异，但传统的文件搜索方式往往只能依赖于文件名或文件夹的分类。而这本书，我想，一定是在探索一种更智能、更本质的检索方式，一种能够捕捉到音频“灵魂”的方法。我期待它能够揭示音频内容检索背后那些巧妙的算法和模型，甚至是一些前沿的研究成果，为我打开一扇探索音频世界的新大门。

评分☆☆☆☆☆

《基于内容的音频检索技术》这本书的出现，对我来说，简直就是及时雨。我一直对声音的“内在属性”如何被计算机理解和利用感到着迷。想象一下，在一个庞大的音乐库里，我只想找到一段具有“激昂”情绪的管弦乐，或者一段“沉静”的钢琴曲，而我甚至不知道它们的具体名称。现有的检索方式，往往需要我先知道一些“线索”，比如歌手、年代、风格等，然后通过关键词来搜索。但这并不能完全满足我这种“随心所欲”的检索需求。这本书的标题，“基于内容”，让我看到了希望。我坚信，它将深入探讨如何从音频信号本身提取出那些能够代表其“内容”的特征。我期待它能详细阐述各种先进的信号处理技术，例如梅尔频率倒谱系数（MFCCs）、谱图分析等，以及如何利用机器学习的方法，如深度学习模型，来训练一个能够理解声音“含义”的检索系统。这不仅仅是为技术爱好者提供了一本宝典，更是为所有热爱声音、渴望更便捷地探索音频世界的人们，打开了一扇新的大门。

评分☆☆☆☆☆

我对《基于内容的音频检索技术》这本书的期待，源自于我对声音世界无尽的好奇心。我们生活在一个被声音包围的世界里，每一天，我们都会接收到无数的音频信息，从清晨的鸟鸣到夜晚的虫吟，从悦耳的旋律到刺耳的噪音。然而，当我们想要从海量音频中提取出我们真正想要的信息时，却常常感到力不从心。传统的检索方式，依赖于人工添加的元数据，就像一个精心整理但信息不全的目录。而这本书的名字，恰恰指明了一种更加“智能”和“自然”的检索方式。我迫切地想知道，这本书将如何教会我们，不仅仅是通过“听”，更是通过“理解”来检索音频。它会告诉我们，如何从声音的波形中提取出独特的“指纹”，如何利用这些“指纹”去匹配我们所寻找的声音。我设想，书中可能涵盖了对不同类型音频（如语音、音乐、环境声）的特征提取方法，以及如何构建高效的检索算法，来实现秒级的精准查找。这不仅仅是技术上的突破，更是对人类感官体验的一种延伸和优化。