基于音頻的網(wǎng)絡(luò)廣播電視實時分析系統(tǒng).pdf

1、近年來，隨著計算機和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人們從互聯(lián)網(wǎng)中獲取信息的方式更多的向基于音視頻的視聽體驗轉(zhuǎn)移。網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展和人們不斷增長的需求為傳統(tǒng)傳媒方式提供了一個廣闊的發(fā)展空間。網(wǎng)絡(luò)廣播電視在上述背景下應(yīng)運而生并迅速發(fā)展。廣播電視的音視頻節(jié)目內(nèi)容豐富、信息量巨大，然而面對如此海量的數(shù)據(jù)，還缺乏能夠有效的對其進行信息處理的相關(guān)技術(shù)。
　　本文針對上述背景，研發(fā)了一個基于音頻的能對廣播電視節(jié)目信息進行自動處理的實時分析系統(tǒng)。它能夠直接從互聯(lián)

2、網(wǎng)獲取網(wǎng)絡(luò)廣播電視節(jié)目，并基于其中的音頻信息對節(jié)目進行分類處理。
　　本文在以下方面展開工作：
　　1．分析了系統(tǒng)的詳細(xì)需求，并在此基礎(chǔ)上提出了系統(tǒng)的整體框架的設(shè)計方案。該方案針對系統(tǒng)的功能進行合理的模塊劃分。另外，還就各模塊的具體功能進行描述，同時有效抽象出各模塊的接口定義。
　　2．詳細(xì)研究了系統(tǒng)的節(jié)目獲取和解碼等功能的實現(xiàn)方案。包括對主流的流媒體傳輸協(xié)議的支持、節(jié)目數(shù)據(jù)的緩沖排序、常見流媒體文件格式的解析，以及音

3、頻壓縮數(shù)據(jù)的解碼和重采樣等方面。
　　3．研究了基于音頻的場景分類技術(shù)。首先針對具有特殊場景的目標(biāo)音頻，分析了其音頻在不同特征上的分布情況，選取了最具代表性的特征。然后提出基于SVM(Support Vector Machine)的短時音頻片段的分類方法，并綜合音頻流的長時信息對分類結(jié)果進行確認(rèn)。最后，通過相關(guān)測試驗證了方法的正確性和有效性。
　　4．在上述工作的基礎(chǔ)上，對系統(tǒng)的整體功能和性能進行了測試。最后通過對系統(tǒng)的總結(jié)