發(fā)布時(shí)間：2017-04-29 09:07

  本文關(guān)鍵詞：音頻廣告檢測(cè)算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：快速準(zhǔn)確地在大量的電視節(jié)目中實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)廣告的檢測(cè)和定位對(duì)于媒體運(yùn)營(yíng)部門(mén)、廣告投放企業(yè)、甚至媒體監(jiān)管部門(mén)都有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。日益先進(jìn)的多媒體信息檢測(cè)技術(shù),隨著多媒體技術(shù)的進(jìn)步與商業(yè)化進(jìn)程的推進(jìn)被廣泛應(yīng)用于電視廣告的檢測(cè)或監(jiān)播工作中,包括圖像檢測(cè)、視頻檢測(cè)、音頻檢測(cè)技術(shù)等。本文基于對(duì)電視廣告中音頻信號(hào)的分析,利用音頻檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)廣告的檢測(cè)與定位。電視媒體中的音頻廣告均以視頻為載體,需要對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理得到格式統(tǒng)一的音頻文件。由于電視廣告的時(shí)長(zhǎng)均有一定的限制,因此用于檢測(cè)的樣例音頻廣告的時(shí)長(zhǎng)相對(duì)固定,檢測(cè)目標(biāo)明確,屬于固定音頻檢測(cè)范疇。本文在查閱大量文獻(xiàn)和進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,綜合檢測(cè)效率和檢測(cè)性能兩方面的表現(xiàn),從音頻信號(hào)整體的波形表現(xiàn)、局部的內(nèi)容層級(jí)特征及音頻信息等三個(gè)不同的角度分別提出了針對(duì)音頻廣告的檢測(cè)算法,并以某電視臺(tái)提供的音頻廣告數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ),驗(yàn)證了算法的性能。論文的主要內(nèi)容如下:1.針對(duì)音頻廣告檢測(cè)的目的,提出了基于信號(hào)相似度的音頻廣告檢測(cè)算法。依據(jù)數(shù)字信號(hào)處理中的信號(hào)相似性理論,該算法只需計(jì)算樣例音頻信號(hào)與待檢測(cè)音頻信號(hào)中等長(zhǎng)片段間的相關(guān)系數(shù),即可實(shí)現(xiàn)匹配和檢測(cè)。為了提高算法的快速性和適應(yīng)性,本文利用循環(huán)卷積理論中的卷積定理對(duì)檢測(cè)出的同源廣告進(jìn)行定位,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)音頻廣告的快速有效檢測(cè)。2.利用音頻信號(hào)中可提取的時(shí)域、頻域和系數(shù)域特征,根據(jù)音頻信號(hào)的短時(shí)平穩(wěn)特性,提出了基于音頻特征匹配的音頻廣告檢測(cè)算法。由于直接檢測(cè)算法的檢測(cè)效率較低,而常用的直方圖剪枝算法容易丟失音頻幀的時(shí)序信息,且檢測(cè)精度較差。因此,本文提出了基于直方圖改進(jìn)的分層檢測(cè)算法,該算法將檢測(cè)過(guò)程分為粗檢和精檢兩階段,第一階段利用直方圖算法快速篩選出候選音頻片段,精檢階段利用嚴(yán)格匹配精確地檢測(cè)出與樣例音頻同源的目標(biāo)片段,獲得檢測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)證明,基于直方圖改進(jìn)的分層檢測(cè)算法在保證良好檢測(cè)效果的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步縮短了檢測(cè)用時(shí)。3.引入信號(hào)處理領(lǐng)域較新的壓縮感知理論,利用音頻信號(hào)在特定的變換域上具有稀疏性的特性,提出了基于壓縮感知的音頻廣告檢測(cè)算法。壓縮感知技術(shù)可以通過(guò)壓縮觀測(cè)實(shí)現(xiàn)對(duì)音頻信號(hào)的降維,使信號(hào)中的關(guān)鍵信息得到充分利用,從而實(shí)現(xiàn)信息層面的匹配檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)證明,壓縮感知理論和技術(shù)可以應(yīng)用于音頻檢測(cè)領(lǐng)域,并且與傳統(tǒng)的基于特征匹配的檢測(cè)算法相比,檢測(cè)效率更高,具有更優(yōu)的綜合檢測(cè)性能。
【關(guān)鍵詞】：音頻廣告檢測(cè) 信號(hào)相似性理論 直方圖 分層檢測(cè)算法 壓縮感知原理
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.3
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題研究背景與意義11-12
• 1.2 研究問(wèn)題的提出12-13
• 1.3 音頻檢測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀13-15
• 1.4 論文的主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排15-19
• 第二章 音頻特征提取與分析19-35
• 2.1 音頻類(lèi)型19-20
• 2.2 音頻特征提取20-23
• 2.2.1 音頻短時(shí)處理技術(shù)20-21
• 2.2.2 音頻信號(hào)的預(yù)處理21-23
• 2.3 音頻特征分析23-33
• 2.3.1 時(shí)域音頻特征24-26
• 2.3.2 頻域音頻特征26-27
• 2.3.3 系數(shù)域音頻特征27-33
• 2.4 本章小結(jié)33-35
• 第三章 基于信號(hào)相似度的音頻廣告檢測(cè)算法35-41
• 3.1 信號(hào)相似性理論35-37
• 3.2 基于信號(hào)相似度的音頻廣告檢測(cè)算法37-39
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析39-40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 第四章 基于特征匹配的音頻廣告檢測(cè)算法41-57
• 4.1 音頻內(nèi)容41-43
• 4.2 直接檢測(cè)算法43-45
• 4.2.1 基于歐氏距離測(cè)度的音頻檢測(cè)算法43-44
• 4.2.2 直接檢測(cè)算法中閾值的設(shè)定44-45
• 4.3 基于直方圖的音頻檢測(cè)算法45-49
• 4.3.1 直方圖及其相似度46-47
• 4.3.2 檢測(cè)窗滑動(dòng)步長(zhǎng)的自適應(yīng)確定方法47-48
• 4.3.3 基于直方圖剪枝的音頻檢測(cè)算法48-49
• 4.4 改進(jìn)的檢測(cè)算法49-54
• 4.4.1 基于歐氏距離測(cè)度的兩步檢測(cè)算法49-52
• 4.4.2 基于直方圖改進(jìn)的分層檢測(cè)算法52-54
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析54-56
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及評(píng)價(jià)指標(biāo)54-55
• 4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析55-56
• 4.6 本章小節(jié)56-57
• 第五章 基于壓縮感知的音頻廣告檢測(cè)算法研究57-71
• 5.1 壓縮感知理論58-63
• 5.1.1 壓縮感知基本原理58-60
• 5.1.2 信號(hào)的稀疏表示60-61
• 5.1.3 信號(hào)的壓縮感知61-62
• 5.1.4 信號(hào)的重構(gòu)62-63
• 5.2 壓縮感知技術(shù)在一維信號(hào)處理中的初步應(yīng)用63-65
• 5.3 基于壓縮感知理論的音頻廣告檢測(cè)65-67
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析67-69
• 5.4.1 速度性能測(cè)試67-68
• 5.4.2 精度性能測(cè)試68-69
• 5.5 本章小結(jié)69-71
• 第六章 總結(jié)與展望71-75
• 6.1 全文總結(jié)71-72
• 6.2 未來(lái)展望72-75
• 參考文獻(xiàn)75-79
• 致謝79-81
• 攻讀碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文81-83

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：334574