摘要

本文由Lam Pham等人提出，介绍了一种基于深度学习的多模态方法，用于全面的音视频分析工具链。该工具链通过集成多种特定任务模型，如语音转文字（S2T）、声学场景分类（ASC）、声学事件检测（AED）、视觉对象检测（VOD）、图像描述（IC）和视频描述（VC），实现了对音视频数据的全面分析。主要应用包括音视频聚类、全面的音视频摘要以及特定应用如暴乱或暴力情境检测。该工具链展示了灵活且适应性强的架构，能够有效集成新的模型以支持更多的音视频应用。

原理

该工具链的核心在于利用深度学习模型处理音视频数据的多模态信息。首先，从输入视频中提取音频和视觉数据，音频数据包括人类语音、音频事件和音频场景。每个类型的音频信息都由特定的深度学习模型处理，如S2T模型将语音转换为文本，AED模型检测音频事件，ASC模型分类音频场景。视觉数据则通过VOD、IC和VC模型进行处理，分别检测视觉对象、生成图像描述和视频描述。所有处理结果以JSON文件形式存储，这些文件随后用于音视频聚类、摘要生成和特定情境检测等任务。

流程

工具链的工作流程如下：首先，从输入视频中提取音频和视觉数据。音频数据通过S2T、AED和ASC模型处理，生成包含语音文本、音频事件和场景的JSON文件。视觉数据通过VOD、IC和VC模型处理，生成包含视觉对象、图像描述和视频描述的JSON文件。这些JSON文件随后用于音视频聚类、摘要生成和特定情境检测。例如，在音视频聚类应用中，提取的音频和视觉嵌入通过TSNE转换为二维向量并可视化，帮助分类视频。在摘要生成和情境检测中，通过分析文本数据和定义的关键词，实现对特定视频内容的深入分析和检测。

应用

该工具链的应用前景广泛，特别适用于需要复杂音视频分析的场景，如公共安全监控、媒体内容分析和社交平台内容管理。其能够有效识别和分类音视频内容，对于暴乱或暴力情境的检测尤为重要，有助于实时监控和预警系统的发展。此外，工具链的灵活架构也支持未来集成更多特定应用，如人群检测、音乐事件检测和异常行为检测等。