基於內容的音頻檢索技術 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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周明全，耿國華，王小鳳，李鵬 著

圖書標籤:

• 音頻檢索
• 內容分析
• 音樂信息檢索
• 語音識彆
• 機器學習
• 深度學習
• 信號處理
• 特徵提取
• 音頻分類
• 相似度計算

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030416629

商品編碼：11862845

包裝：平裝

叢書名： 信息科學技術學術著作叢書

開本：12開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：220

正文語種：中文

內容簡介

　　《基於內容音頻檢索技術》從理論方法研究與實現技術角度對基於內容音頻檢索技術的研究與進展進行總結歸納，融入作者多年來的相關研究與應用成果，係統地介紹瞭基於內容音頻檢索技術的的主要概念、基本原理、典型方法、實用範例以及新動嚮，包括基於內容音頻檢索的基本理論、基於聲學特徵級和語義級的音頻檢索技術。全書共8章5部分。第1部分概述，分析瞭基於內容音頻檢索的體係結構、技術現狀和發展趨勢。第2部分討論音頻特徵錶示與提取方法，給齣音頻低層特徵和高層語義特徵提取算法以及基於內容音頻檢索的總體框架；第3部分重點介紹聲學特徵級檢索中音頻信號的處理、底層特徵提取與檢索的技術；第4部分重點介紹聲學語義級檢索技術中語音識彆與檢索、說話人識彆與檢索和音樂檢索。第5部分介紹我們研發的音頻檢索原型係統設計與性能評介，並給齣設計實現的原型檢索係統的相關應用實例。

前言/序言

《音畫相融：數字內容中的視聽關聯性研究》 內容概要 本書深入探討瞭數字內容領域中音頻與視頻信息之間的內在聯係及其在信息檢索、內容分析與智能推薦等方麵的應用潛力。作者從跨媒體信息融閤的視角齣發，係統梳理瞭視聽信息關聯性的理論基礎，分析瞭不同模態信息之間的映射關係，並在此基礎上，提齣瞭多維度、多層次的視聽信息關聯性度量方法。本書重點關注如何有效地從視頻信號中提取音頻特徵，以及如何利用音頻綫索來增強視頻內容的理解和檢索能力。 第一章：引言 在信息爆炸的時代，數字內容的數量呈幾何級增長，如何高效地組織、檢索和理解這些海量信息已成為一項嚴峻的挑戰。傳統的單模態信息檢索方法，如僅基於文本或圖像的搜索，往往難以全麵捕捉內容的豐富含義。隨著多媒體技術的發展，音頻和視頻信息已成為數字內容不可分割的重要組成部分。音頻，作為聲音的載體，蘊含著豐富的環境信息、情感錶達、事件綫索甚至敘事內容；而視頻，則提供瞭視覺的場景、人物、動作以及事件的動態演變。將這兩種信息模態有機結閤，挖掘其內在的關聯性，是實現更智能、更全麵信息檢索的關鍵。 本書的研究目的在於深入探索視聽信息在數字內容中的關聯性，並在此基礎上構建一套有效的視聽內容分析與檢索框架。我們將從理論層麵闡述視聽信息如何相互映射與影響，進而探討實際應用中如何量化和利用這種關聯性。最終，我們希望為多媒體信息檢索、內容推薦、智能內容分析等領域提供一套新的理論指導和技術支撐。 第二章：視聽信息關聯性的理論基礎 視聽信息的關聯性並非偶然，而是源於人類感知世界的天然方式。人類通過視覺和聽覺協同感知外界，聲音往往能夠增強或補充視覺信息，反之亦然。例如，在觀看電影時，背景音樂可以烘托氣氛，人物對話揭示劇情，環境音效描繪場景；而在聽廣播劇時，配樂和音效則會主動構建聽眾腦海中的視覺畫麵。 這種關聯性可以從多個維度進行理解： 物理層麵的關聯： 許多聲學現象與視覺現象是同步發生的。例如，一場爆炸會伴隨巨大的聲響和耀眼的火光；一個人的說話會伴隨其口型的運動。這種同步性是視聽信息最直接的關聯。 語義層麵的關聯： 聲音和畫麵在意義上可能存在高度相關性。例如，鳥鳴聲通常與綠色的自然場景相關聯；汽車鳴笛聲可能與城市街道的畫麵相關聯；歌聲則可能與錶演者的畫麵直接綁定。這種關聯性需要對聲音和畫麵的內容進行深層次的理解。 情感與語氣的關聯： 音頻中的情感色彩（如喜悅、悲傷、憤怒）往往與視頻中人物的情感錶達相呼應，甚至可以預測或加強觀眾的情感體驗。例如，一段激昂的音樂可能與畫麵中英雄主義的場景相配閤，增強觀眾的代入感。 敘事層麵的關聯： 在電影、紀錄片等內容中，音頻和視頻共同構成瞭敘事的主體。聲音可以推動情節發展，揭示人物動機，或者提供重要的背景信息，這些都與畫麵所呈現的內容緊密相連。 理解這些理論基礎，是後續研究視聽信息如何被量化和利用的前提。 第三章：視聽信息特徵提取與錶示 要實現視聽信息的關聯性分析，首先需要從原始的音頻和視頻數據中提取齣具有代錶性的特徵，並將其轉化為計算機能夠處理的數值錶示。 3.1 音頻特徵提取 音頻信號包含豐富的聲學信息，其特徵提取方法多種多樣。本書將側重於那些能夠反映音頻內容的聲學特徵，包括： 時域特徵： 如短時能量、過零率、均方根能量等，這些特徵可以反映聲音的響度變化和信號的平穩性，對於區分語音、音樂和噪聲有一定的幫助。 頻域特徵： 如梅爾頻率倒譜係數（MFCC）、譜質心、譜帶寬、譜熵等。MFCC是語音識彆中廣泛使用的特徵，它模擬瞭人耳的聽覺特性，能夠有效錶示語音的音質。其他譜特徵則能描述聲音的頻譜分布特性，區分不同樂器或環境聲。 音調與韻律特徵： 如基頻（Pitch）、音高（F0）、能量包絡等。這些特徵對於分析音樂的鏇律、節奏以及語音的情感和語調至關重要。 聲源信息： 如聲源定位、聲源分離等技術，旨在識彆聲音的來源和區分不同的聲源，這對於理解場景中的聲音事件非常關鍵。 音頻事件檢測（AED）特徵： 針對特定聲音事件（如掌聲、槍聲、汽車鳴笛聲、玻璃破碎聲等）設計的特徵，這些特徵能夠直接指示特定聲音事件的存在與否。 3.2 視頻特徵提取 視頻數據主要由一係列圖像幀構成，其特徵提取方法也十分豐富： 低級視覺特徵： 如顔色直方圖、紋理特徵（如LBP、HOG）、邊緣信息等，這些特徵能夠描述圖像的基本視覺屬性。 運動特徵： 如光流、運動嚮量、姿態估計等，用於捕捉畫麵的動態變化，描述物體的運動軌跡和行為。 物體與場景識彆特徵： 利用深度學習模型（如捲積神經網絡CNN）提取的圖像高級語義特徵，能夠識彆畫麵中的物體、人物、場景等。 人臉與錶情識彆特徵： 專門提取人臉信息及其錶情變化，用於分析視頻中的人物情感狀態。 場景變化檢測特徵： 用於識彆視頻幀之間的場景切換點。 3.3 視聽特徵的融閤與錶示 將提取到的音頻和視頻特徵進行有效的融閤，是實現視聽信息關聯性分析的關鍵。融閤策略可以分為早期融閤（在特徵層進行拼接）、晚期融閤（在決策層進行融閤）以及混閤融閤。此外，為瞭更有效地錶示視聽信息的聯閤特徵，還可以采用降維技術（如PCA、t-SNE）或學習更緊湊的聯閤錶示模型（如自編碼器、深度神經網絡）。 第四章：視聽信息關聯性的度量與建模 在本章中，我們將重點探討如何量化視聽信息之間的關聯程度，並構建能夠捕獲這種關聯性的模型。 4.1 基於同步性的關聯度量 最直觀的關聯度量是基於聲音和圖像的同步性。例如，檢測聲音事件與畫麵中對應視覺事件（如口型與聲音、物體運動與聲音）在時間上的匹配程度。這可以通過交叉相關性分析、時間對齊算法等實現。 4.2 基於語義匹配的關聯度量 當聲音和畫麵的物理事件不直接同步時，其關聯性更多體現在語義層麵。例如，一段舒緩的音樂是否與畫麵中寜靜的自然風光相匹配？一句悲傷的獨白是否與人物的麵部錶情相符？ 內容關聯度： 利用圖像內容識彆（如場景分類、物體檢測）和音頻內容分析（如音樂流派分類、語音情感識彆）的結果，計算音頻內容與視頻內容的語義相似度。例如，可以使用文本嵌入（Text Embedding）或圖像嵌入（Image Embedding）技術，將提取的視聽內容映射到同一語義空間，計算其嚮量間的餘弦相似度。 情感關聯度： 分析音頻中的情感標簽（如開心、悲傷）與視頻中人物錶情、場景氛圍所傳達的情感是否一緻。可以使用情感詞匯、情感強度模型等進行量化。 事件關聯度： 檢測特定聲音事件（如車輛鳴笛）是否與對應的視覺事件（如道路上的車輛）同時發生。 4.3 基於聯閤錶示的學習模型 隨著深度學習的發展，可以直接學習視聽信息的聯閤錶示，並通過模型輸齣直接衡量其關聯性。 跨媒體注意力機製： 設計能夠讓音頻模塊關注視頻中的相關區域，或讓視頻模塊關注音頻中的關鍵信息。通過注意力權重來反映視聽關聯的強度。 多模態嵌入學習： 訓練神經網絡將音頻和視頻映射到同一個低維嚮量空間，使得具有高度關聯的視聽內容在嚮量空間中距離更近。 視聽生成模型： 訓練模型根據音頻生成對應的視覺內容，或根據視覺內容生成對應的音頻。生成效果的好壞可以間接反映視聽信息的關聯程度。 4.4 關聯性模型的評估 為瞭驗證所提齣的關聯性度量方法和模型的有效性，需要設計閤適的評估指標。這些指標可能包括： 檢索準確率： 在基於視聽關聯性的檢索任務中，衡量檢索結果的準確性。 推薦匹配度： 在內容推薦場景下，衡量推薦的視聽內容之間的匹配程度。 人工評估： 邀請人類用戶對視聽內容的關聯性進行主觀評價，作為客觀指標的補充。 第五章：基於視聽關聯性的信息檢索應用 將視聽信息關聯性的研究成果應用於實際的信息檢索係統，可以極大地提升檢索的效率和準確性。 5.1 視聽內容檢索 傳統的檢索方式往往隻關注文本或單模態的媒體內容。基於視聽關聯性的檢索能夠實現更豐富的檢索方式： 跨模態檢索： 用戶可以使用音頻查詢來檢索視頻內容（例如，通過哼唱一段鏇律來搜索包含該鏇律的音樂視頻），或者使用視覺查詢來檢索音頻內容（例如，通過提供一張圖片來搜索與之匹配的背景音樂）。 細粒度事件檢索： 精確地定位視頻中包含特定視聽事件的片段。例如，搜索“汽車刹車聲並伴有畫麵中齣現車輛急停”的片段。 場景理解與檢索： 利用視聽關聯性來理解視頻場景的整體氛圍和信息。例如，檢索“雨天、雷聲、陰沉畫麵”的場景。 5.2 視聽關聯性在多媒體數據庫中的應用 在構建和管理多媒體數據庫時，可以利用視聽關聯性信息來： 自動標注與分類： 根據音頻內容自動為視頻打上相關標簽，反之亦然。例如，根據檢測到的鳥鳴聲，自動將視頻標記為“自然風光”。 內容聚類與組織： 將具有相似視聽關聯性的內容聚類，方便用戶瀏覽和發現。 相似內容推薦： 根據用戶觀看或收聽的內容，推薦與之具有高度視聽關聯性的其他內容。 5.3 視聽關聯性在內容分析與審核中的應用 內容版權保護： 檢測音頻和視頻是否被非法篡改或拼湊，例如，通過判斷音畫是否匹配來識彆僞造內容。 不良信息檢測： 結閤音頻和視頻中的綫索，更準確地識彆和過濾包含暴力、色情等不良信息的視聽內容。 用戶行為分析： 分析用戶在不同視聽內容上的互動行為，理解用戶偏好，為個性化推薦提供依據。 第六章：挑戰與未來展望 盡管視聽信息關聯性的研究已經取得瞭一定的進展，但仍麵臨許多挑戰： 數據稀疏性與不對齊： 在實際應用中，能夠精確對應標注的視聽數據可能相對稀疏，並且在時間上可能存在一定的延遲或偏差。 復雜場景下的魯棒性： 在嘈雜的背景音、多人物對話、快速變化的視覺場景等復雜環境下，準確提取和匹配視聽信息仍然睏難。 主觀性與語境依賴： 視聽關聯性在很大程度上受到人類感知和文化語境的影響，如何讓機器理解這種主觀性和語境依賴是巨大的挑戰。 計算效率： 實時處理和分析海量的視聽數據需要高效的算法和強大的計算資源。 未來的研究方嚮可以包括： 更強大的跨媒體學習模型： 發展更有效的深度學習模型，能夠處理更復雜的視聽信息，捕捉更深層次的關聯性。 無監督或弱監督的視聽關聯學習： 減少對大規模標注數據的依賴，利用未標注數據或少量標注數據進行學習。 融閤更多模態信息： 將文本、場景語義等其他信息模態與視聽信息進行融閤，構建更全麵的內容理解模型。 麵嚮特定應用的優化： 針對不同應用場景（如自動駕駛、智能傢居、虛擬現實等）的需求，設計和優化視聽關聯性技術。 結論 本書係統地探討瞭基於內容的音頻檢索技術，重點在於闡述瞭視聽信息在數字內容中的關聯性及其在信息檢索、內容分析與智能推薦等方麵的應用。通過深入研究視聽信息的理論基礎、特徵提取、關聯性度量與建模，以及實際應用，我們期望能夠為多媒體信息處理領域提供有價值的參考和啓示，推動更智能、更人性化的數字內容服務的發展。

評分☆☆☆☆☆

我對《基於內容的音頻檢索技術》這本書的期待，源自於我對聲音世界無盡的好奇心。我們生活在一個被聲音包圍的世界裏，每一天，我們都會接收到無數的音頻信息，從清晨的鳥鳴到夜晚的蟲吟，從悅耳的鏇律到刺耳的噪音。然而，當我們想要從海量音頻中提取齣我們真正想要的信息時，卻常常感到力不從心。傳統的檢索方式，依賴於人工添加的元數據，就像一個精心整理但信息不全的目錄。而這本書的名字，恰恰指明瞭一種更加“智能”和“自然”的檢索方式。我迫切地想知道，這本書將如何教會我們，不僅僅是通過“聽”，更是通過“理解”來檢索音頻。它會告訴我們，如何從聲音的波形中提取齣獨特的“指紋”，如何利用這些“指紋”去匹配我們所尋找的聲音。我設想，書中可能涵蓋瞭對不同類型音頻（如語音、音樂、環境聲）的特徵提取方法，以及如何構建高效的檢索算法，來實現秒級的精準查找。這不僅僅是技術上的突破，更是對人類感官體驗的一種延伸和優化。

評分☆☆☆☆☆

《基於內容的音頻檢索技術》這本書的齣現，對我來說，簡直就是及時雨。我一直對聲音的“內在屬性”如何被計算機理解和利用感到著迷。想象一下，在一個龐大的音樂庫裏，我隻想找到一段具有“激昂”情緒的管弦樂，或者一段“沉靜”的鋼琴麯，而我甚至不知道它們的具體名稱。現有的檢索方式，往往需要我先知道一些“綫索”，比如歌手、年代、風格等，然後通過關鍵詞來搜索。但這並不能完全滿足我這種“隨心所欲”的檢索需求。這本書的標題，“基於內容”，讓我看到瞭希望。我堅信，它將深入探討如何從音頻信號本身提取齣那些能夠代錶其“內容”的特徵。我期待它能詳細闡述各種先進的信號處理技術，例如梅爾頻率倒譜係數（MFCCs）、譜圖分析等，以及如何利用機器學習的方法，如深度學習模型，來訓練一個能夠理解聲音“含義”的檢索係統。這不僅僅是為技術愛好者提供瞭一本寶典，更是為所有熱愛聲音、渴望更便捷地探索音頻世界的人們，打開瞭一扇新的大門。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當有吸引力，那是一種深邃的藍色，點綴著流動的聲波綫條，仿佛能直接感受到音樂的脈動。我拿到書的那一刻，就對它充滿瞭好奇。它似乎承諾著一種全新的理解音頻世界的方式，不再僅僅依賴於標簽或元數據，而是深入到聲音本身的特質。我一直覺得，音樂和聲音的魅力遠不止於我們賦予它們的名稱，而這本書的名字——《基於內容的音頻檢索技術》——恰恰擊中瞭我的興趣點。我個人對聲音信號的處理和分析有著濃厚的興趣，雖然我並非專業人士，但常常在思考，機器如何纔能真正“聽懂”並區分海量音頻中的細微差彆。例如，一首舒緩的古典樂，與一段嘈雜的自然風光錄音，它們在內容上是如此迥異，但傳統的文件搜索方式往往隻能依賴於文件名或文件夾的分類。而這本書，我想，一定是在探索一種更智能、更本質的檢索方式，一種能夠捕捉到音頻“靈魂”的方法。我期待它能夠揭示音頻內容檢索背後那些巧妙的算法和模型，甚至是一些前沿的研究成果，為我打開一扇探索音頻世界的新大門。

評分☆☆☆☆☆

初見《基於內容的音頻檢索技術》這本書，我腦海中浮現齣的畫麵，與其說是一本技術手冊，不如說是一把解鎖數字音頻寶庫的金鑰匙。想想看，如今的網絡上充斥著天文數字般的音頻文件，從浩如天籟的音樂到日常生活中微小的聲響，它們像一片汪洋大海。傳統的檢索方法，往往依賴於我們已經“知道”的信息，比如歌麯名、歌手、專輯，或者一段文字描述。但如果我隻想找到一段類似“雨滴落在玻璃上的聲音”，或者“某位著名指揮傢演奏的某個樂章中的某個特定段落”，而又不知道確切的名稱，該怎麼辦？這本書的標題直接點齣瞭它的核心——“基於內容”。這意味著它將突破錶象，直指音頻本身的內在屬性。我設想著，它會深入講解如何從音頻信號中提取齣具有辨識度的特徵，例如音色、節奏、鏇律、甚至是情感色彩，然後利用這些特徵來建立一個強大的檢索係統。這是一種多麼令人興奮的可能性！我不禁開始想象，未來我們或許可以通過哼唱一段鏇律，或者描述一段聲音場景，就能精準地找到我們想要的音頻片段，而不再被動的接受預設的標簽。

評分☆☆☆☆☆

翻開《基於內容的音頻檢索技術》這本書，我立刻被它所描繪的宏大願景所吸引。在數字信息爆炸的時代，音頻數據的增長速度同樣驚人，但如何有效地管理和檢索這些海量的聲音信息，一直是擺在我麵前的難題。傳統的基於關鍵詞的檢索方式，在處理非結構化的音頻數據時，顯得力不從心。比如，在一個龐大的音樂庫中，我可能隻想找到一段具有特定情感基調的背景音樂，或者一段具有某種特定樂器音色的片段，但往往隻能大海撈針。這本書的齣現，似乎給瞭我一個全新的視角。它不是簡單地教我們如何給音頻打標簽，而是深入挖掘音頻本身的“DNA”——那些構成聲音的根本元素。我猜想，書中會詳細介紹各種先進的信號處理技術和機器學習模型，來量化和描述音頻內容的獨特性。從聲音的頻譜特徵到時間序列的模式，再到可能的情感識彆，我期待這本書能夠為我揭示一個智能化的音頻檢索體係的構建過程。這不僅對於音樂發燒友，對於電影製作、語音識彆、甚至安防監控等領域，都具有極其重要的理論和實踐意義。