广播电视广告智能监测系统的设计与实现

本文在总结分析广播电视广告监测实际业务需求的基础上,初步形成了整体技术解决方案。探讨了多种视音频智能处理技术的特点和在本系统中综合应用的适用性,对模板广告检索、新广告发现、非硬性广告检测方法进行了阐述,提出了一种融合各种技术手段的广播电视广告智能监测系统方案。实际应用效果表明,该系统智能化程度高,极大的提高了监测人员的工作效率,实现了广告监测的自动化。     

二维欠约束系统求解算法的研究

从工程绘图实际出发，根据剩余自由度最小局部影响原则，提出了一种新的二维欠约束求解算法。该算法通过判别剩余自由度最小影响域范围，补充约束条件，将欠约束问题转化为满约束问题。深入探讨了算法中的两个关键性技术问题：约束最小局部影响域搜索算法和圆弧处理算法。该算法计算简便、求解效率高，较好地解决了欠约束求解问题。     

基于SDC特征和GMM-UBM模型的自动语种识别*

本文提出了一种基于SDC特征和GMM-UBM模型的自动语种识别方法。SDC特征由许多语音帧的一阶差分谱连接扩展而成,与传统的MFCC特征相比,包含了更多的时序特征信息。UBM模型反映了所有待识别语种的特征分布特性,借助贝叶斯自适应算法可以快速得到每个语种的模型。与传统的GMM方法相比,该方法的训练和识别的速度更快。该方法对OGI电话语音库中11个语种进行了测试,其10秒、30秒和45秒句子的最佳识别正确率分别为72.38%、82.62%和85.23%,识别速度约为0.03倍实时。     

音频分类技术在广播质量评估中的应用

随着我国广播事业的快速发展，广播监测业务也越来越重要。随着监测业务向深度和广度的发展，现行主要依靠人工职守监听的方式已经无法适应需求。本文深入研究了音频分类技术，并把该技术应用在广播质量智能评估系统中。实际应用效果表明，该技术准确率高、处理速度快，极大的提高了监测人员的工作效率，实现了广播质量评估的自动化与智能化。     

二维全约束优化算法的研究

从工程实际出发，分析了现有的几何约束求解方法中存在的问题，提出了一种新的二维全约束优化算法。该方法采用自由度优先搜索策略生成有向图，用简单推理和代数方程组综合方法求解，较好地解决了满约束求解和过约束判断问题，大大减少了非线性方程组的规模，使得约束问题的求解得到简化，提高了求解效率。