基于MP时频特征的电影音频场景语义推理研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61301300
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0117.多媒体信息处理
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

With the increasing of movies every day, in order to analyze,index and organize more and more vast movie data, making it esaier for people to retrieve wanted information, it become more and more urgent to analyze and understand movie content.Aiming at the problems of audio event change detection been not payed attention to and scene semantic been not effectively processed in the movie content analysis and understanding tactics, this project mainly explores practical methods , four major problems will be studied: 1) time frequency feature extraction, 2) audio event change detection , 3) audio event identification,4)scene semantic inference. Focusing on aforementioned four problems, this project aims to recuperate the defects in the current tactics of movie audio processing. The content includes hot topics in speech and audio signal processing, pattern recognition and understanding, etc., all of which have particular challenge in theory and the important base of study and development audio content analysis and understanding system in application. In addition, it plays an important role to improve system practicability and to speed up the information industry development of our country. Three papers indexed by EI , two papers indexed by SCI, are expected to publish and one patent will be declared.
随着电影的日益增加,为了更好地分析、索引和管理越来越庞大的电影数据,方便人们快速检索到自己想要的信息,对电影进行内容分析和理解变得越来越迫切,针对目前电影音频内容分析与理解策略所存在的音频事件改变检测没受到重视、场景语义推理没被有效处理等问题,本项目主要探索电影音频内容分析与理解的实用方法,重点研究以下四个方面的问题:1)时频特征提取;2)音频事件改变检测;3)音频事件识别;4)场景语义推理。旨在通过上述四个问题的研究,弥补当前电影音频处理策略所存在的缺陷。 本项目的研究内容是语音及音频信号处理、模式识别与理解等领域的研究热点,理论上具有一定的挑战性,在应用上是研发音频内容分析及理解系统的重要基础。同时,对提高音频处理系统的实用性,加快我国信息产业的发展具有重要作用。预期发表EI索引论文3篇、SCI索引论文2篇、申报专利1项。

结项摘要

随着电影的日益增加,为了更好地分析、索引和管理越来越庞大的电影数据,方便人们快速检索到自己想要的信息,对电影进行内容分析和理解变得越来越迫切,针对目前电影音频内容分析与理解策略所存在的音频事件改变检测没受到重视、场景语义推理没被有效处理等问题,本项目主要探索电影音频内容分析与理解的实用方法,重点研究以下四个方面的问题:1)时频特征提取;2)音频事件改变检测;3)音频事件识别;4)场景语义推理。旨在通过上述四个问题的研究,弥补当前电影音频处理策略所存在的缺陷。. 经过三年多的研究,本项目的主要研究工作已经基本完成。本项目研究已经达到预期目标,对预期研究的四个问题都开展了较为深入的研究工作,并提出了相应的解决方案,大部分工作以论文的形式公开发表在国内外的学术期刊或国际会议上,小部分工作以专利的形式申请了只是产权保护。截止目前为止,本项目已资助完成论文23篇(含1篇ICASSP2017已录用和1篇IET Signal Processing论文目前小修改后录用)(1篇SCI外文期刊论文和11篇EI论文)、申请国家发明专利2项,部分资助培养4名博士生研究生。本项目的研究可以用于对电影音频信号进行很好的处理,帮助人们更好地分析、索引和管理越来越庞大的电影数据,方便人们快速检索到自己想要的电影信息,对我国信息产业的发展具有推动作用。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(11)
专利数量(0)
基于时域特征权重的连续非正常语音检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    International Journal of control and automation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jun He;Jichen Yang;Qinghua Zhang
  • 通讯作者:
    Qinghua Zhang
基于深层说话人矢量的说话人检.
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    华中科技大学学报(自然科学版)科技大学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李威;杨继臣;贺前华;李艳雄
  • 通讯作者:
    李艳雄
基于感知子空间分解模型的音频特征提取方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    华中科技大学学报(自然科学版)科技大学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贺前华;张雪源;杨继臣;林沛
  • 通讯作者:
    林沛
基于稀疏表示权重张量的音频特征提取算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林静;杨继臣;张雪源;李新超
  • 通讯作者:
    李新超
一种基于指纹因子的鲁棒音频检索方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    数据采集与处理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林静;杨继臣;张雪源;李新超
  • 通讯作者:
    李新超

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其他文献

基于子带双特征的自适应保留似然比鲁棒语音检测算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    何伟俊;贺前华;吴俊峰;杨继臣
  • 通讯作者:
    杨继臣
结合GMM,Jensen's 不等式及BIC的说话人索引方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Electronics Letters
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    贺前华;杨继臣
  • 通讯作者:
    杨继臣
一种两步判决的说话人分割算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨继臣;贺前华;李艳雄;王伟凝
  • 通讯作者:
    王伟凝
一种基于随机段的固定音频检索方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨继臣;王伟凝
  • 通讯作者:
    王伟凝
基于特征子集和HMM参数同步优化的区分语音与非语音事件的遗传算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    International Journal of Speech Technology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李艳雄;Sam Kwong;贺前华;何俊;杨继臣
  • 通讯作者:
    杨继臣

其他文献

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相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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