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广播语音的自动标注系统

广播语音的自动标注系统

作者：何可嘉北京邮电大学

学位级别：硕士

近年来,随着计算机技术、网络技术和通讯技术的快速发展,人们可方便快捷地获得图像、视频、音频等多媒体文件,全球多媒体数据出现爆炸式的增长,其中音频信息占有十分重要的地位。如何对海量级的多媒体资源进行有效的索引和信息检索成为... 详细信息

近年来,随着计算机技术、网络技术和通讯技术的快速发展,人们可方便快捷地获得图像、视频、音频等多媒体文件,全球多媒体数据出现爆炸式的增长,其中音频信息占有十分重要的地位。如何对海量级的多媒体资源进行有效的索引和信息检索成为当前一个研究热点,一种基于内容的音频检索方法对当今的大词汇量语音识别系统提出了更高的要求。在众多多媒体数据中,广播新闻是被大多数的多媒体研究课题重视的代表性音频数据,因为广播语音包含静音,音乐,说话人语音和噪音背景等音频要素。要提高广播语音识别的性能以及鲁棒性,需要大规模精确标注的语料库。众所周知,为大规模语音语料库添加标注需要大量人力、物力,而由于广播语音识别的性能还不够高,现阶段的标注工作还只能通过人工手动来完成。如何自动完成语音音频的文本标注是降低语音识别系统成本的重要方向。在这一背景下,本文研究搭建一个广播语音的自动标注系统。由于多数情况下,广播语音的音频文件和其相应的文本可在互联网找到,所以,本文的研究重点不再是单纯的识别问题,而是如果完成给定的已知文本与音频的对齐。本文提出了一种基于语音识别和动态规划找锚点(可信对齐区域)的递归对齐算法,这个算法可简单描述为：首先对连续音频进行语音识别得到识别文本,然后再对识别文本与已知文本进行文本内容的匹配对齐,通过文本匹配找到可信任的对齐区域(称作“锚点”),利用锚点将音频和已知文本分成已对齐部分及未对齐部分,然后对未对齐部分重复上述递归过程。本文中,根据标注语料的目的、已知文本可能含错、部分音频质量太差等现实因素提出三大改进：第一,以句子为单位完成音频与文本的对齐,为方便之后的人工修订;第二,采用DTW的动态规划算法找对齐锚点,利用DTW的容错性能降低错误文本对整个标注系统的影响;第三,对于音频质量特别差,以至于找不到对齐锚点的部分,本文采用声学模型自适应的算法来提高语音识别的性能完成对齐。基于对音频与文本对齐算法的研究,结合端点检测、语音检测以及说话人分割等音频分割技术,完成广播语音的自动标注系统的搭建工作,对广播语音实现内容简介层,说话人身份层,说话内容层三层信息的自动标注。其标注完成度达到89.2%,精确度达到98.9%的句子偏差在1秒之内,这大大降低了人工标注的工作量,为之后人工修复标注提供了可靠的辅助信息。同时,为了提高广播语音自动标注的性能和精度,本文还研究了端点检测、语音检测以及说话人分割等音频分割技术,并在广播新闻语料中进行了实验和性能分析。

关键词：自动标注语音对齐动态规划音频分割声学模型自适应

基于轮胎花纹工程图自动标注方法及系统开发研究

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同方学位论文库

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基于轮胎花纹工程图自动标注方法及系统开发研究

作者：鲍齐友合肥工业大学

学位级别：硕士

为解决传统CAD软件无法完成轮胎花纹工程图自动标注的问题,克服人机交互造成的标注效率低、工作量大、规范性差等缺点,提出了一种面向轮胎花纹工程图自动标注的方法。具体研究内容包括:(1)研究花纹工程图标注范例,并归纳其尺寸标注类集... 详细信息

为解决传统CAD软件无法完成轮胎花纹工程图自动标注的问题,克服人机交互造成的标注效率低、工作量大、规范性差等缺点,提出了一种面向轮胎花纹工程图自动标注的方法。具体研究内容包括:(1)研究花纹工程图标注范例,并归纳其尺寸标注类集,确立花纹工程图自动标注模式。首先,分析以CATIA为平台的花纹工程图自动生成方法,研究基于项目合作公司和国标标注的工程图范例,确定轮胎花纹工程图的标注方式及布局样式;然后,研究花纹工程图自动生成、尺寸自动标注、尺寸自动布局;同时研究了花纹截面图的生成及尺寸自动标注。(2)确立轮胎花纹工程图自动标注的方法。首先,对轮胎花纹工程图基础信息进行预处理,构建与基础信息内聚的花纹标注规则库;然后,基于相似匹配原理获取花纹标注图元信息,利用串行通信原理储存标注基础图元的结构信息;最后,借助尺寸标注相关算法实现轮胎花纹工程图的自动标注。(3)规划工程图标注信息的布局方式。首先,研究轮胎花纹工程图图元信息的分布方式,构建与之耦合的位图图像网格模型;然后,建立纵向尺寸线的排样布局模式,圆弧和横向尺寸线区间搜索约束优化布局模式;最后,基于位图图像网格模型的数据信息库检查布局样式的正确性。(4)研究花纹截面图的生成及自动标注。开发了截面图自动生成,研究了花纹截面图的类型,运用花纹工程图标注的相似算法实现对花纹截面图自动标注的开发与验证。(5)系统开发与模型验证。以CATIA\CAA为开发平台,开发出面向轮胎花纹工程图的尺寸自动标注系统,并分别以多种不同类型轮胎花纹为例进行系统自动标注和布局样式的验证。

关键词：花纹工程图标注元素 CATIA二次开发自动标注自动布局

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电气原理图线号计算机自动标注方法的研究

大连理工大学学报 1995年第5期35卷 722-726页

作者：罗晓芳张应中冯辛安大连理工大学微电子技术应用培训中心

介绍了一种电气系统ＣＡＤ中，采用人工智能技术自动标注原理图上线号的方法；该方法不仅可以准确地标注原理图上的全部线号，而且可以自动将图上元件对应的线号提取出来，从而提高电气系统设计的速度和准确性。

关键词：电气原理图 CAD 电气系统自动标注线号

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汉语真实文本的语义自动标注

语言文字应用 1993年第4期 18-25页

作者：黄昌宁童翔

一语料库建设和语料的加工语言知识究竟主要出自语言学家的内省还是来自对客观真实语料的观察,历来是语言学研究中理性主义和经验主义两种不同方法的分水岭。尤其是如果把大规模真实文本的描写和处理作为语言学研究和语言信息处理产... 详细信息

一语料库建设和语料的加工语言知识究竟主要出自语言学家的内省还是来自对客观真实语料的观察,历来是语言学研究中理性主义和经验主义两种不同方法的分水岭。尤其是如果把大规模真实文本的描写和处理作为语言学研究和语言信息处理产业的战略目标来看待,那么大规模计算机语料库的价值就显得更其重要了。这也就是近十年来语料库语言学迅速崛起的主要动力。

关键词：真实文本自动标注语料库语义标注合成词汉语标号语义分类单纯词前词

AutoCAD中尺寸公差的交互式查询及自动标注

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组合机床与自动化加工技术 2002年第10期 38-40页

作者：张传伟西安科技学院机械工程系陕西西安710054

在AutoCAD平台上 ,用VisualBasic语言开发了交互式公差配合自动查询和标注系统 ,实现了机械零件极限偏差与公差等级的双向查询及尺寸公差的自动标注 ,弥补了AutoCAD的不足。

关键词：自动标注 AutoCAD ActiveXAutomation VisualBasic 尺寸公差交互式查询

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矿井通风网络通风参数自动标注模型

金属矿山 2008年第11期37卷 130-132页

作者：郭年琴沈澐胡明振江西理工大学

研究了在矿井通风网络三维仿真图上标注通风参数的方法和不同类型三维实体箭头的建摸方法。以VB6.0结合SolidWorks二次开发技术,实现了通风参数的自动标注,提高了矿井通风系统三维仿真模型的可读性,增强了仿真的整体效果。

关键词：矿井通风通风参数自动标注 SolidWorks

用AutoLISP语言实现零件尺寸公差的自动标注

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工具技术 2002年第11期36卷 24-26页

作者：蒋红旗徐州师范大学

利用AutoCAD提供的AutoLISP语言编写了一个尺寸公差自动标注程序 ,应用该程序可自动检索以数据文件形式存贮的常用尺寸公差数值。

关键词：尺寸公差 AutoCAD AutoLISP语言自动标注

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基于图像描述与自动标注的图像检索问题研究

基于图像描述与自动标注的图像检索问题研究

作者：王乐为华东交通大学

学位级别：硕士

目前的图像检索大都基于文本的图像检索或基于内容的图像检索,前者存在大量人工手动标注的问题,后者则存在语义鸿沟的问题。本文使用深度学习算法对图像进行自动标注,将提取出的高层次语义信息转换成丰富的标注信息,不仅在一定程度上消... 详细信息

目前的图像检索大都基于文本的图像检索或基于内容的图像检索,前者存在大量人工手动标注的问题,后者则存在语义鸿沟的问题。本文使用深度学习算法对图像进行自动标注,将提取出的高层次语义信息转换成丰富的标注信息,不仅在一定程度上消除了语义鸿沟的问题,还节省了大量人力成本,实现高效图像检索。根据自动标注的实现方式不同,可将本文的研究内容分成两部分:首先是基于图像分类模型与自动标注的图像检索,即采用了多标记分类模型,给图片自动标注一个或多个标签信息,用户通过搜索类别关键字进行图像检索。然后通过分析了使用图像分类模型进行自动标注的优缺点,在此基础上进一步提出了基于图像描述模型与自动标注的图像检索,即采用图像描述模型,给图片自动标注一段描述性文本,用户通过输入描述信息进行图像检索。图像描述模型相比较于分类模型,可以实现更加丰富的信息标注,能够更加快速的检索到目标图片。本文通过使用基于Python的Web框架Django,搭建了一套完整的基于图像描述模型与自动标注的图像检索系统,能够对用户上传的图片实现描述性文本的自动标注,并通过文本相似度的方法,将用户输入的文本信息与数据库中的描述信息进行相似度计算,返回相似度最高的一个或多个图片,完成图像检索。

关键词：图像描述自动标注图像检索深度学习图像分类

基于视觉注意机制的行人再识别自动标注算法研究

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基于视觉注意机制的行人再识别自动标注算法研究

作者：郭方贵州师范大学

学位级别：硕士

行人再识别在计算机视觉和模式识别中有诸多的实际应用需求,诸如智能监控、刑事侦查、物证溯源、盗窃分析取证、搜寻走丢小孩或老人和预防恐怖袭击。通过视频监控智能分析功能,挖掘监控视频图像中有用的情报信息,自动识别出特定人体目标... 详细信息

行人再识别在计算机视觉和模式识别中有诸多的实际应用需求,诸如智能监控、刑事侦查、物证溯源、盗窃分析取证、搜寻走丢小孩或老人和预防恐怖袭击。通过视频监控智能分析功能,挖掘监控视频图像中有用的情报信息,自动识别出特定人体目标,能节省大量人力和物力,同时也给破案争取更多的时间,提升事件的快速处理能力。主要有开放式行人再识别和封闭式行人再识别两个研究分支,开放式行人再识别是在一个未知的空间环境中,候选行人库中并不一定包含有待检索的行人,被视为图像检索的子问题,是比封闭式行人再识别更具挑战和更为实用的应用研究,拓宽了行人再识别的应用领域和研究深度。当前,深度学习的兴起加快了研究者对行人再识别的研究,并且取得了前所未有的识别效果。但是,现有主流的行人再识别数据集体量小,每个摄像机下单个行人ID仅有有限数量的行人图片,不能满足深度学习对图库（Gallery）的规模要求,造成识别模型的性能瓶颈。另一方面,对大规模数据集的标注永远都是计算机视觉研究的重要任务,构建大规模行人再识别数据集非常困难并且昂贵。行人再识别数据集标注问题更具挑战性,除了准确标注出行人的Bounding Box以外,还需要标注出对应的摄像机和行人ID号,指派ID号并不是件简单的事,行人很可能以不同的表观再次进入同一视场（FOV）,或者很长一段时间后进入另一摄像机视场,这使得协作标注变得非常困难。因此,为了解决上述关键性问题,本文提出了基于视觉注意机制的行人再识别自动标注算法研究,主要研究内容涉及基于视觉注意机制的显著性行人检测、行人自动标注算法设计和构建半监督学习的行人再识别系统。首先,利用拉普拉斯金字塔融合的视觉显著性区域估计,快速估计原始图像或视频序列中行人的大致位置,获得行人显著性区域,减少了行人搜索范围,再将行人显著性区域输入到行人检测器中,快速地获得行人Bounding Box及其未分行人ID类别的标注信息。其次,利用动态采样未标注数据伪标签算法设计,根据预测置信度从未标注行人ID类别数据中选取部分可靠的伪标签数据构建成伪标注数据子集,借助已标注数据和索引标注数据子集进行联合学习,训练出自动行人ID类别分类模型,实现行人再识别数据集的自动标注。再次,融合视觉注意机制的行人检测算法和自动标注算法,构建基于半监督学习的行人再识别系统,进一步弥补行人有类标签样本不足的缺陷,实现真实场景中行人再识别系统的实际应用。为验证本文提出的基于视觉注意机制的行人再识别自动标注算法的有效性,分别进行了行人检测,行人再识别和行人再识别系统三种阶段的性能测试。行人检测阶段,本文在INRIA数据集上进行了性能测试,获得了88.2%的准确率（mAP）。行人再识别阶段,本文在MARS、Market-1501以及Duke MTMC-Re ID数据集上进行了性能测试,分别取得了56.3%、49.2%和59.6%的准确率（Rank-1）。最后,在PRW数据集上对基于半监督学习的行人再识别系统进行了系统的综合性能测试,获得了0.08帧每秒的计算速度和47.8%的准确率（Rank-1）。

关键词：行人再识别行人检测自动标注半监督学习视觉注意机制