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# Engenharia Eletrotécnica e Ciência dos Sistemas# Som# Inteligência Artificial# Processamento de Áudio e Fala

Nova Ferramenta Analisa Conteúdo de Áudio e Vídeo

Uma ferramenta que combina análise de áudio e vídeo pra identificar eventos.

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Ferramenta de Análise deFerramenta de Análise deÁudio e Vídeo Reveladavídeo usando dados de áudio e visuais.Um novo sistema identifica eventos em
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Nos últimos anos, entender conteúdos de áudio e vídeo ficou cada vez mais importante. Uma nova ferramenta foi desenvolvida para analisar áudio e vídeo juntos. Essa ferramenta ajuda a identificar várias situações, incluindo a detecção de eventos violentos ou tumultos. Ao olhar para sons e imagens, esse sistema consegue fornecer uma visão mais clara do que tá rolando em um vídeo específico.

O que a Ferramenta Faz

Combinando Áudio e Vídeo

A ferramenta pega um vídeo e divide em dois tipos de dados: áudio (som) e visual (imagens). Esses componentes são analisados separadamente usando métodos diferentes. Os dados de áudio incluem coisas como fala, barulhos de fundo e sons específicos que podem indicar eventos, como tiros. Os dados visuais focam em imagens do vídeo, que podem mostrar objetos, pessoas e ações.

Tarefas Específicas

A ferramenta consegue realizar várias tarefas, cada uma feita pra entender melhor o vídeo. Aqui estão algumas tarefas principais que ela pode fazer:

  • Transcrição de Fala (S2T): Essa tarefa converte palavras faladas no vídeo em texto.
  • Classificação de Cena Acústica (ASC): Isso identifica o tipo de sons no vídeo, tipo se tá alto, quieto ou tem barulhos de fundo específicos.
  • Detecção de Evento Acústico (AED): Essa olha para sons específicos no vídeo, como música, sirenes ou disparos.
  • Detecção de Objeto Visual (VOD): Essa reconhece e categoriza objetos encontrados nas imagens do vídeo, como pessoas ou veículos.
  • Legendas de Imagem (IC): Essa descreve o que tá acontecendo em cada imagem do vídeo.
  • Legendas de Vídeo (VC): Parecida com a legenda de imagem, mas resume todo o conteúdo do vídeo.

Usando essas tarefas juntas, a ferramenta consegue fornecer informações detalhadas sobre o conteúdo de áudio e vídeo.

Aplicações

Agrupamento de Áudio/Vídeo

Um uso prático da ferramenta é organizar vídeos em categorias. Com milhões de novos vídeos sendo postados todo dia, esse recurso é crucial. Ao examinar os dados de áudio e visual, a ferramenta pode agrupar vídeos similares, facilitando a busca por conteúdos relacionados.

Resumo Abrangente

Outra funcionalidade útil é criar um resumo de um vídeo. Depois de analisar os dados de áudio e visual, a ferramenta consegue fazer um resumo coerente em texto. Por exemplo, se um vídeo mostra um evento esportivo, o resumo vai destacar os sons de torcida, comentários e imagens dos jogadores, capturando a essência do vídeo por escrito.

Detecção de Contexto de Tumulto ou Violência

A ferramenta também consegue identificar situações que podem envolver violência ou tumultos. Usando palavras-chave relacionadas a atividades violentas, como "arma" ou "grito", o sistema pode analisar as informações de áudio e visual pra determinar se um vídeo retrata tais contextos. As palavras-chave são divididas em três níveis de alerta:

  • Nível Azul: Indica sons e atividades comuns do dia a dia.
  • Nível Amarelo: Sugere um possível problema, com sons como "multidão" ou "grito."
  • Nível Vermelho: Sinaliza uma ameaça séria, indicado por palavras-chave como "arma" ou "explosão."

Monitorando essas palavras-chave, a ferramenta consegue alertar os usuários sobre possíveis situações violentas dentro de um vídeo.

Visão Técnica

Extração de Dados

Pra começar a análise, a ferramenta extrai dados de áudio e visual do vídeo. No áudio, ela identifica elementos chave, como fala, eventos sonoros específicos e o ambiente sonoro geral. Nos visuais, a tarefa foca em reconhecer objetos e descrever as cenas.

Formato de Dados JSON

Os resultados da análise são armazenados em um formato estruturado chamado JSON. Isso permite um armazenamento organizado das informações, facilitando o acesso e a análise depois.

Modelos de Aprendizado Profundo

A ferramenta usa técnicas de aprendizado profundo, que são métodos de computação avançados que ajudam a melhorar a precisão na análise. Cada tarefa mencionada anteriormente utiliza um modelo específico de aprendizado profundo pra garantir resultados confiáveis. Por exemplo, diferentes modelos são usados pra interpretar fala, classificar sons ou detectar objetos em imagens.

Flexibilidade e Adaptabilidade

O design da ferramenta é flexível, o que significa que ela pode facilmente incorporar novas tarefas no futuro. À medida que novos desafios surgem ou se houver outros tipos de análise necessários, a ferramenta pode se adaptar pra incluir essas novas capacidades.

Conjuntos de Dados para Testes

Pra avaliar como a ferramenta funciona bem, vários conjuntos de dados foram usados para testes. Esses conjuntos contêm diversos vídeos mostrando diferentes cenas e atividades, permitindo que a ferramenta seja treinada e melhorada com base em exemplos reais. Por exemplo, um conjunto de dados pode focar em cenários do dia a dia, enquanto outro pode apresentar ambientes barulhentos relevantes a tumultos ou celebrações.

Simulação de Aplicações

Simulação de Agrupamento de Áudio/Vídeo

Pra avaliar a habilidade de agrupamento, a ferramenta usa um conjunto de dados contendo diferentes clipes de vídeo. Ao analisar elementos de áudio e visual, ela agrupa vídeos similares, facilitando pros usuários encontrarem conteúdo específico. Os resultados são representados visualmente, mostrando como os vídeos combinam com diferentes categorias.

Simulação de Resumo Abrangente

Ao criar resumos, a ferramenta mostra como diversos elementos de áudio e visual contribuem pra a compreensão geral de um vídeo. Ao examinar o que é dito, os sons de fundo e o que tá acontecendo na tela, a ferramenta fornece um resumo detalhado por escrito.

Simulação de Detecção de Contexto Violento

Pra detectar contextos violentos, a ferramenta roda uma simulação que inclui várias cenas, passando de ambientes tranquilos pra mais caóticos. Ao monitorar sons e visuais, a ferramenta consegue detectar quando um tumulto começa e fornecer alertas em tempo real com base nas palavras-chave identificadas.

Conclusão

Essa nova ferramenta pra analisar áudio e vídeo tem um potencial significativo pra várias aplicações. Ao combinar os dois tipos de dados, ela melhora nossa capacidade de interpretar conteúdos em vídeo de forma eficaz. A ferramenta não só organiza vídeos pra buscas mais fáceis, mas também oferece insights valiosos ao resumir conteúdos e detectar ameaças potenciais. À medida que a tecnologia continua a evoluir, novas melhorias e aplicações provavelmente vão surgir, ampliando sua usabilidade e eficácia em cenários reais.

Fonte original

Título: A Toolchain for Comprehensive Audio/Video Analysis Using Deep Learning Based Multimodal Approach (A use case of riot or violent context detection)

Resumo: In this paper, we present a toolchain for a comprehensive audio/video analysis by leveraging deep learning based multimodal approach. To this end, different specific tasks of Speech to Text (S2T), Acoustic Scene Classification (ASC), Acoustic Event Detection (AED), Visual Object Detection (VOD), Image Captioning (IC), and Video Captioning (VC) are conducted and integrated into the toolchain. By combining individual tasks and analyzing both audio \& visual data extracted from input video, the toolchain offers various audio/video-based applications: Two general applications of audio/video clustering, comprehensive audio/video summary and a specific application of riot or violent context detection. Furthermore, the toolchain presents a flexible and adaptable architecture that is effective to integrate new models for further audio/video-based applications.

Autores: Lam Pham, Phat Lam, Tin Nguyen, Hieu Tang, Alexander Schindler

Última atualização: 2024-05-02 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2407.03110

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.03110

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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