一种电视语音内容分类系统的设计与实现

摘要

随着三网融合工作的不断深入推进,网络的开放性、交融性和复杂性不断提高,在给用户提供了丰富的内容和高质量体验的同时,大量信息的涌入带来的信息安全问题也急待处理和规范,需要对各种介质(文本、图像、声音、视频)内容,按相关的规则,基于辅助工具和支撑设施,采用一定的策略进行实时监控,以及时发现可疑的或确定不合格的播出内容,并作出相应的决策和处理。
　　研究对象为电视内容中的声音,要对声音内容进行识别过滤,首先要对声音内容进行分类,在现有的分类技术基础上提出了基于规则分类与支持向量机决策树分类相结合的方法来设计分类器,根据不同的分类类别设计不同的分类器,提取不同的特征向量,有针对性的对分类模型进行样本训练,多个分类器相结合分工协作,与模型训练子系统共同组成电视语音分类系统。
　　通过不断的实验,同时根据实验的结果对系统的相关参数和函数的选择进行优化和调整,很好的体现了系统学习的能力,通过实验的结果表明,此分类系统有效的提高了电视语音分类的准确度。

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1 绪论

1.1 电视内容监管的研究背景

1.2 电视内容监管研究的目的与意义

1.3 国内外研究概况

1.4 论文的主要研究内容

1.5 论文的组织结构

2 系统HUSTRIM的总体设计

2.1 HUSTRIM的系统目标

2.2 HUSTRIM的系统功能

2.3 HUSTRIM的系统结构

2.4 HUSTRIM系统的关键技术

2.5 本章小结

3 音频内容特征提取和分析

3.1 基于帧的音频特征提取

3.2 基于音频段的特征分析及提取

3.3 本章小结

4 HUSTRIM音频分类系统的设计

4.1 系统结构设计

4.2 支持向量机训练子系统设计

4.3 分类器设计

4.4 本章小结

5 HUSTRIM系统的实现与实验结果

5.1 实验条件

5.2 系统功能实现

5.3 实验结果与分析

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 展望

致谢

参考文献