面向新闻视频内容分析的音频分层分类算法

• 作者: 冀中 安欣 宋星光 苏育挺
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 音频分类 内容分析 隐马尔可夫模型 新闻视频 视频检索
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1673-1675
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.05.020

摘要

提出了一种规则和隐马尔可夫模型相结合的音频分层分类算法,首先利用规则将新闻节目中的音频分为静音、语音和音乐三类,然后采用隐马尔可夫模型进一步将语音和音乐细分为男主持人语音、女主持人语音、交替报道、独白语音、现场语音和音乐六类.实验结果表明,男主持人语音、女主持人语音以及音乐的分类效果最好,查准率和查全率均可达90%以上;交替报道的分类性能最差,查准率为57.5%,查全率为79.3%;其他类别的分类性能居中,在70%～90%左右.与同类算法相比,该算法分类性能较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏育挺	天津大学电子信息工程学院	63	889	12.0	28.0
2	冀中	天津大学电子信息工程学院	25	130	7.0	10.0
3	宋星光	天津大学电子信息工程学院	5	16	3.0	3.0
4	安欣	天津大学电子信息工程学院	2	11	2.0	2.0