基于播音员识别的新闻视频故事分割方法

• 作者: 徐新文 李国辉 甘亚莉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 播音员声纹 故事单元分割 高斯混合模型 新闻视频
• 年，卷（期）: 2008,（19）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 4-7
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4907字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.19.002

摘要

新闻视频的语义单元分割是基于内容的新闻视频检索和情报挖掘的重要步骤,受到众多研究者的关注.提出了一种基于播音员识别的新闻视频故事单分割的新方法,首先从新闻节目中提取各播音员的声学感知特征的作为其声纹,训练出其相应的混合高斯模型(GMM),并采用KL差异法从视频镜头中探测出各播音员和非播音员音频镜头,最后结合视频字幕帧事件和新闻节目特殊的结构知识对新闻节目进行故事单元分割.在2个多小时的CCTV和CNN新闻视频实验中获得96.02%查准率和92.58%的查全率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李国辉	国防科技大学信息系统与管理学院	105	2220	19.0	45.0
2	甘亚莉	国防科技大学信息系统与管理学院	15	171	8.0	13.0
3	徐新文	国防科技大学信息系统与管理学院	7	37	5.0	6.0