面向新闻视频内容分析的音频分层分类算法

摘要

提出了一种规则和隐马尔可夫模型相结合的音频分层分类算法,首先利用规则将新闻节目中的音频分为静音、语音和音乐三类,然后采用隐马尔可夫模型进一步将语音和音乐细分为男主持人语音、女主持人语音、交替报道、独白语音、现场语音和音乐六类.实验结果表明,男主持人语音、女主持人语音以及音乐的分类效果最好,查准率和查全率均可达90%以上;交替报道的分类性能最差,查准率为57.5%,查全率为79.3%;其他类别的分类性能居中,在70%～90%左右.与同类算法相比,该算法分类性能较高.