Abstract-Denna artikel undersöker en ny användning av de välkända ljudord representationer för att upptäcka specifika ljudhändelser, nämligen skott och explosioner, för att få mer robusthet mot ljudspår variation i Hollywood filmer. En ljudström bearbetas som en sekvens av stationära segment. Varje segment beskrivs med ett eller flera ljudord som erhålls genom att tillämpa produktquantization på standardfunktioner. En sådan representation med hjälp av flera ljudord konstruerade via produktquantisation är en av de nyheter som beskrivs i detta verk. Baserat på denna representation, Bayesian nätverk används för att utnyttja den kontextuella informationen för att upptäcka ljudhändelser. Experiment utförs på en omfattande uppsättning av 15 filmer, görs allmänt tillgängliga. Resultaten är jämförbara med de senaste resultaten från samma datauppsättning men visar en ökad robusthet i förhållande till beslutströsklarna, men begränsar antalet möjliga driftpunkter under vissa förhållanden. Försenad fusion är en lösning på denna fråga.
Dessutom Penet et al. REF föreslår en ny användning av de välkända ljudorden representationer genom att beskriva varje segment med ett eller flera ljudord som erhållits genom att tillämpa produktquantization på standardfunktioner.
Audio event detection in movies using multiple audio words and contextual Bayesian networks
{'venue': '2013 11th International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI)', 'journal': '2013 11th International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}