三网融合下语音内容情感倾向分类系统的设计与实现

摘要

随着国家三网融合工作的发展,网络视频、视听等融合业务也将获得更快更好的发展,在极大地丰富广大消费者文化生活的同时,也对网络信息安全带来了挑战。为了切实保障网络上的视频、图片、文字、语音等内容必须符合国家法律法规的要求,三网融合内容监管系统必不可缺,内容监管系统要为实现全网内容的可管可控提供保障,实现安全可靠的三网融合的视听内容播放。基于以上需求提出针对语音内容的情感倾向分析,用于及时发现存在于音频数据中的违禁或可疑内容。
　　音频内容的情感倾向分析涉及到语音识别、文本分类、文本的情感倾向分析等研究领域。首先要解决的是完成语音到文本的问题,大词汇量非特定人的连续语音识别技术是关键技术之一,特征提取,声学模型,语言模型是语音识别的三项核心工作;文本情感倾向分析的目的是确定文本内容对主题的态度或立场,在完成文本主题分类的基础上进行文本的情感倾向分类,然后通过主题和与之相关的情感倾向这两项信息来确定文本内容是否属于违禁内容。
　　利用现有技术构建了音频内容的情感倾向分类的原型系统,系统主要划分为语音识别和文本情感倾向分类两大模块。语音识别部分是借助剑桥大学的HTK来实现的,HTK提供了特征提取、声学模型创建、语音模型创建等工具或接口,可以很好的完成语音到文本的工作;研究了多种情感倾向分析技术的基础上提出了适合本系统的基于短语搭配的文本情感倾向分类方法,结合倾向性词典和文本分类技术对文本内容所表达的态度进行“褒”或“贬”的识别。
　　系统目前仍处于实验阶段,未来投入应用后将为三网融合的内容监管工作提供良好支持。

目录

封面

中文摘要

英文摘要

目录

1 绪论

1.1 音频内容监管的研究背景与意义

1.2 语音识别与文本情感倾向分析国内外研究概况

1.3 论文的主要研究内容

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音频内容监控子系统结构

2.5 本章小结

3 语音内容情感倾向分类系统的分析与设计

3.1 总体设计

3.2 语音识别模块分析与设计

3.3 情感倾向分类模块的分析与设计

3.4 本章小结

4 语音内容情感倾向分类系统的实现

4.1 开发环境的选择

4.2 语音识别模块实现

4.3 情感倾向分类模块实现

4.4 本章小结

5 实验结果与分析

5.1 实验环境

5.2 语音识别实验

5.3 文本分析实验

5.4 系统实验

5.5 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