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延伸拓展
详情介绍：语音标注是人工智能领域的辅助工作，即：将听到的一段语音，按照自己听到的内容，手动识别为中文文字，不能少字漏字语句错乱！提出一种基于Spark计算框架的海量视频语义标注方法。将存储在Hadoop分布式文件系统（Hadoopdistributedfilesystem，HDFS）上的海量视频部署到若干计算节点上，依据分形特征实现镜头快速分割。提取样本关键帧的颜色、纹理和分形特征向量，进行元学习策略训练，进而形成视觉词典。根据视觉词典对检测视频内容进行分析，产生一系列能表征视频内容的视觉单词语音标注。根据重要程度，通过马尔科夫链按重要程度对视频的视觉单词进行排序，并将排列结果作为该视频的标注。最后，从检测正确率、平均运行时间和扩展效能方面与传统分布式计算模型进行了对比。上述方法在数据量不大、实时性要求不高的情况下，能取得不错的效果。但对于海量视频，有限资源无法支持大规模运算，这些方法的应用受到制约。近年来，新兴大数据技术为海量视频标注提供了一条有效途径，不但解决了大容量视频数据的存储问题，而且，分布式计算也有利于语音标注语义的快速分析。其代表性工具Spark是UCBerkeleyAMPlab开源的并行计算框架，在机器学习处理方面具有*特优势，特别适合解决多次迭代的视频分析问题。因此，本文提出基于Spark的视频标注方法，利用其强计算能力，通过颜色、纹理、分形三重特征表征一类实体，进而采用元学习策略进行训练及预测。相对于传统分布式方法，该方法在语音标注效能方面有较大提升。
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