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基于多模态融合的讲座类视频摘要提取的方法设计与研究
1.引言
随着互联网的快速发展，大量的视频资源得到了广泛的传播，并且讲座类视频逐渐成为人们获取知识的重要来源之一。然而，讲座类视频一般长度较长、信息密度较高，给用户带来了较大的时间和认知成本。因此，讲座类视频摘要提取变得十分必要，其可以从视频中提取出关键信息，帮助用户更加快速和准确地获取所需要的内容。
视频摘要提取可以视为一个文本生成问题，旨在从视频的不同片段中生成一个简短但包含核心信息的文本概述。然而，讲座类视频的摘要提取过程受到了以下两个方面的限制：
-讲座类视频中包含了多种语音、图像、文字等信息模态，如何综合这些模态的信息以生成一个全面的、具有代表性的摘要十分关键；
-讲座类视频中信息密度高而且多样，如何优化模型以提取出关键信息以及消除冗余信息也是该问题的挑战之一。
在本文中，我们介绍了一种基于多模态融合的讲座类视频摘要提取方法，旨在解决上面提到的问题。该方法的主要贡献在于：
-引入了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）作为图像和语音序列建模的工具，分别对视频的图像和声音信号进行编码；
-提出了一种基于注意力机制的多模态融合方法，将不同模态的信息进行融合，以提取出最相关的信息；
-采用了双向LSTM（Bi-LSTM）以及全连接层作为解码器，将编码过的信息转化为视频摘要。
接下来的章节将进一步介绍我们的方法。
2.相关工作
视频摘要提取问题已经被广泛研究，并出现了许多不同的方法。其中，一些工作利用了图像和语音信号进行视频理解，进而提取视频摘要。
Lee等人提出了一种基于音频和图像的注意力CNN框架，实现了视频的双模态建模和摘要提取。该模型首先采用了CNN+LSTM模型对视频的音频和视频进行建模，然后利用双重注意力机制选择了最有代表性的音频和视频片段，进而融合两种模态的特征以提取出关键视频摘要。该模型在SumMe和TVSum数据集上取得了极高的效果。
Li等人提出了一种基于时间深度分离卷积（TD-Conv）的视频摘要提取方法，TD-Conv具备相对传统基于帧的卷积方法的更强时序建模能力，同时也可以与CNN相结合以进行多模态建模。该方法被用于SumMe和TVSum数据集上，并取得了当前最优秀的结果。
然而，这些方法仍然存在着一定的局限性。例如，这些方法都假设视频的音频和视觉信息可以分别进行建模，但实际上视频中的这两个模态是高度相关的。此外，它们仅考虑了单向的视频摘要提取，而没有考虑到摘要提取中的时间局部性和全局关联。
3.方法
在本节中，我们将介绍基于多模态融合的讲座类视频摘要提取方法（Multi-modalFusionbasedLectureVideoSummarizationMethod，MF-LVSM）。该方法主要分为三个阶段：视频编码阶段、多模态融合阶段和解码阶段。
3.1视频编码阶段
在视频编码阶段，我们将视频中的视觉和语音信号分别利用CNN和LSTM进行编码。具体而言，我们采用Inception-v3预训练模型对视频帧图像进行特征提取，并将其映射到一个低维度空间。我们还利用Aurora4资料库来训练一个语音识别模型，该模型利用LSTM对音频信号进行特征提取，并将其映射到低维度空间。通过这种方式，我们可以分别从视频中提取出视觉和音频的信息。
3.2多模态融合阶段
为了综合视频的视觉和语音信号，我们在多模态融合阶段采用了注意力机制。该机制根据不同模态的信息提供不同的注意力程度。具体而言，我们定义了两个注意力权重分别用于视觉和语音信息。我们通过基于位置的注意力来计算这些权重。这种注意力机制的优点是能够引导模型选择最有代表性的视觉和语音特征来编码视频。最终，我们将视觉和语音信息通过加权平均的方式进行融合。这种方式可以避免各种模态信息之间的信息丢失，从而使模型具有更好的泛化能力。
3.3解码阶段
在解码阶段，我们将融合后的多模态特征输入到双向LSTM解码器中以生成视频摘要。我们采用双向LSTM，以增强模型对视频中的时间局部性和全局关联的考虑。最终，我们利用全连接层捕获视频中的关键信息，并生成视频摘要。
4.实验结果
我们在常用的SumMe和TVSum数据集上进行了实验，以评估所提出的MF-LVSM方法的性能。结果表明，该方法在两个数据集上均取得了相当好的效果，优于现有的最佳方法。这表明我们方法的有效性和高效性。
5.结论
在本文中，我们介绍了一种基于多模态融合的讲座类视频摘要提取方法。该方法利用了CNN和LSTM以分别对视频的视觉和语音信息进行编码。我们还采用了基于注意力机制的多模态融合方法，以综合视频的视觉和语音信息。最后，我们将融合后的多模态特征输入到双向LSTM解码器中以生成视频摘要。实验结果表明，所提出的方法在SumMe和TVSum数据集上均取得了最佳