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文檔簡介
1、隨著人們監(jiān)控要求的日趨復(fù)雜多變,迫切需要將信息豐富的音頻、視頻、圖像等多媒體信息引入到以傳感器網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的環(huán)境監(jiān)測活動中來,實現(xiàn)細粒度、精準信息的環(huán)境監(jiān)測,多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)因而成為近年來的研究熱點。音頻語義分析技術(shù)對自動感知環(huán)境特征、提高環(huán)境監(jiān)測的精確度等具有重要意義。如何有效地提取監(jiān)控場景中的音頻語義信息是多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)的重要研究內(nèi)容之一。
針對多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)中的音頻語義分析問題,本文從音頻特征選擇、基本音頻元素檢測
2、和音頻高層語義分析三個方面提出一系列新模型和新方法。本論文的主要貢獻如下:
(1)基于可鑒別主成分分析的音頻特征集構(gòu)造方法。音頻特征的選擇與提取是在多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)中進行音頻語義分析的基礎(chǔ)。一方面,所選取的特征需要充分體現(xiàn)出音頻信息在時域和頻域中的重要分類特性。另一方面,為了節(jié)省后序處理中的計算能耗,我們需要控制特征維數(shù)、降低特征間的冗余性。本文提出了一種基于可鑒別主成分分析的特征集構(gòu)造方法。該方法將主成分分析方法和線性鑒
3、別分析方法進行結(jié)合,既提取了音頻信號的最佳表示特征又根據(jù)訓(xùn)練樣本的類別信息提高了這些特征的鑒別能力。通過這種方法,我們可以提取音頻信息中最為關(guān)鍵的并相互獨立的特征。
(2)基于加權(quán)關(guān)聯(lián)圖的基本音頻元素檢測方法?;疽纛l元素檢測是音頻底層特征與音頻高層語義信息之間的橋梁。在本文中,我們提出了一種基于加權(quán)關(guān)聯(lián)圖的音頻元素檢測方法。該方法首先利用隱馬爾科夫模型對多種基本音頻元素建模,然后,根據(jù)先驗知識在基本音頻元素模型的基礎(chǔ)上建
4、立加權(quán)關(guān)聯(lián)圖模型。此外,考慮到對不同音頻元素檢測失誤所造成的決策風險不同,我們采用基于最小風險貝葉斯決策的方法進行音頻元素判定。通過這種方法,我們能夠在音頻背景復(fù)雜、多種音頻事件同時發(fā)生的多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)中,準確地提取音頻低層語義信息。
(3)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的音頻高層語義分析方法。音頻高層語義分析對人們理解音頻內(nèi)容具有重要意義。多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點計算能力有限且背景噪聲復(fù)雜,因而傳統(tǒng)的用于影視節(jié)目的基于機器學(xué)習(xí)或基于邏輯
5、規(guī)則的高層語義分析方法不能直接應(yīng)用于多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)。在本文中,我們提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的音頻高層語義分析方法。我們首先選取足夠的訓(xùn)練樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,之后,利用先驗知識對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進行調(diào)整,將機器學(xué)習(xí)和人們的先驗知識進行了有效地結(jié)合。通過這種方法,我們能夠準確地提取多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)中的音頻高層語義信息。
(4)驗證系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。為了驗證本文研究成果的有效性,我們基于本實驗室開發(fā)的多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)原型系統(tǒng)設(shè)
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