[发明专利]一种基于关注度分析的音视频文件摘要方法

权利要求书

1.一种基于关注度分析的音频文件摘要方法，包括下列步骤：

1)基于二叉层次型的分类树算法按照音频文件中的典型声音类型进行音频分类，其中所述二叉层次型的分类树算法在每一分类层选用不同特征和分类器；

2)根据所述音频分类结果，对所述典型声音类型建立关注度分析模型，得到所述典型声音类型的关注度曲线；

3)根据所述典型声音类型的关注度曲线确定摘要。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1)包括下列步骤：

11)分割音频文件成为音频例子；

12)基于所述二叉层次型的分类树算法，按照所述典型声音类型对所述音频例子进行分类。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述音频例子的相邻音频例子间取50％的重叠。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤12)中，在所述每一分类层采用对该层两类典型声音类型分类效果最优的音频特征。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤12)中，在所述每一分类层根据分类器能够正确分类的概率选择分类器。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤2)中对所述典型声音类型建立关注度分析模型根据下列因素：能量、音调和平均过零率。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤2)还包括步骤：将所述关注度分析模型计算的结果归一化至区间[0，1]。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述归一化采用高斯归一化标准。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3)采用顺序决策融合方法融合所述关注度分析曲线，进而确定摘要。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述典型声音类型包括精彩同步声音和精彩异步声音。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3)包括下列步骤：

使用精彩异步声音曲线粗略定位精彩片段右边界；

利用语音边界检测精确定位所述精彩片断的边界。

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤1)之前还包括对所述音频文件进行预加重处理的步骤。

13.一种基于关注度分析的音视频文件摘要方法，包括下列步骤：

a)基于二叉层次型的分类树算法按照音频文件中的典型声音类型进行音频分类，其中所述二叉层次型的分类树算法在每一分类层选用不同特征和分类器；

b)根据所述音频分类结果，对所述典型声音类型建立关注度分析模型，得到所述典型声音类型的关注度曲线；

c)对视频文件的时间关注度和空间关注度进行建模，得到视觉精彩度曲线；

d)根据所述典型声音类型的关注度曲线和所述视觉精彩度曲线确定摘要。