[en] CLASSIFICATION AND SEGMENTATION OF MPEG AUDIO BASED ON SCALE FACTORS

[pt] As tarefas de segmentação e classificação automáticas de áudio vêm se tornando cada vez mais importantes com o crescimento da produção e armazenamento de mídia digital. Este trabalho se baseia em características do padrão MPEG, que é considerado o padrão para acervos digitais, para gerir algori...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: FERNANDO RIMOLA DA CRUZ MANO
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2008
País:Brasil
Institución:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
Repositorio:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:MAXWELL.puc-rio.br:11606
Acceso en línea:https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=11606&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=11606&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.11606
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:[pt] SEGMENTACAO
[pt] FATORES DE ESCALA
[pt] ANALISE DO AUDIO
[pt] MPEG
[pt] CLASSIFICACAO
[en] SEGMENTATION
[en] SCALE FACTORS
[en] AUDIO ANALYSIS
[en] MPEG
[en] CLASSIFICATION
Descripción
Sumario:[pt] As tarefas de segmentação e classificação automáticas de áudio vêm se tornando cada vez mais importantes com o crescimento da produção e armazenamento de mídia digital. Este trabalho se baseia em características do padrão MPEG, que é considerado o padrão para acervos digitais, para gerir algoritmos de grande eficiência para realizar essas arefas. Ao passo que há muitos estudos trabalhando a partir do vídeo, o áudio ainda é pouco utilizado de forma eficiente para auxiliar nessas tarefas. Os algoritmos sugeridos partem da leitura apenas dos fatores de escala presentes no Layer 2 do áudio MPEG para ambas as tarefas. Com isso, é necessária a leitura da menor quantidade possível de informações, o que diminui significativamente o volume de dados manipulado durante a análise e torna seu desempenho excelente em termos de tempo de processamento. O algoritmo proposto para a classificação divide o áudio em quatro possíveis tipos: silêncio, fala, música e aplausos. Já o algoritmo de segmentação encontra as mudanças ignificativas de áudio, que são indícios de segmentos e mudanças de cena. Foram realizados testes com diferentes tipos de vídeos, e ambos os algoritmos mostraram bons resultados.