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视听融合技术篇一
立足我校教育教学实际，狠抓课堂教学策略研究，规范每位教师的教学行为，努力改进每位教师的教学方法和学生的学习方法，真正提高每位学生的思想道德素质、科学文化素质，培养健全人格。同时，要强化规范科研的意识，将科研方法和技术运用到实践中，创新研究思路，扎实推进研究工作，进行课题深入研究，营造良好的研究氛围，努力促进每一位教师的专业成长！
1.按照本学期的研究计划有条不紊的开展研究。在研究过程中，我们对结果进行研究、总结和收集。
2.在现有研究的基础上继续收集数据；进一步加强理论学习和课堂教学设计的指导策略。
3.积极参与各级培训活动，提高每位研究者的研究水平和素养。
4.加强学科成员之间的联系，促进这组学科的研究。
5.定期开展子课题研讨，注意收集工艺资料和阶段性研究成果。
三月:
1、制定本学期的研究工作计划。
2.参与校本培训和研究活动。
3.评价体系将在课题组的课题研究课上进行动员。
4月-5月:
1.组织子课题组成员研究并实施研究计划。
2.完成项目中期评估材料。
六月:
1.中期评估
2、参加学校研究班活动。
3.对现阶段的研究工作进行总结。
视听融合技术篇二
2020年，融媒体中心坚持以_新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届四中全会精神，贯彻落实__关于宣传思想工作的重要讲话和各级宣传思想工作会议精神，切实承担起“举旗帜、聚民心、育新人、兴文化、展形象”的使命任务，进一步提高新闻舆论传播力、引导力、影响力、公信力，发挥主流媒体传播优势和引领作用，推进融媒体中心各项事业发展。
工作思路：以党的十九大精神为指导，以_新时代中国特色社会主义思想为引领，以改革为动力，以创新为支撑，紧紧围绕县委、县政府的重大战略部署，充分发挥融媒体引导社会舆论、教育人民、推动发展的重要功能，全面加强新闻媒体建设，不断提高融媒体整体队伍素质，进一步推动融媒体中心事业产业发展。
工作措施：
1、围绕中心工作，提高新闻宣传质量。2020年中心将紧紧围绕县委县政府的中心工作，坚持正确的舆论导向，提高新闻宣传质量，根据需要适时开辟各类专题专栏，挖掘我县在党建、社会、经济、文化、生态文明等方面的重大部署、重大成就、典型人物的模范事迹。着力开办一些具有鲜明特色，定位准确，内容贴近群众、贴近实际、贴近生活，群众喜闻乐见的报纸、广播、电视栏目。努力打造政务双微、抖音、临泉杂技等新媒体，以短视频为主，快速有效宣传重大主题，吸引更多的粉丝，提高新媒体的影响力，为县融媒体中心建设进一步打好基础。
2、加快人才培养和引进，为融媒体建设发展打牢基础。拓宽培训渠道，有针对性地开展业务和理论学习，提高专业技能，促进岗位成才。招聘一批广电技术、新闻采编、播音主持、短视频拍摄制作等各岗位人才，为融媒体中心增添新生力量，打造一支适应新媒体、新技术、新业态，充满朝气和活力的融媒体队伍。
3、树立融媒体品牌意识，强化市场观念，整合资源，拓展创收渠道，创新广告经营激励机制。整合传统广告资源和新媒体平台资源，加强新媒体的推广运用，拓展活动项目运营，不断探索和创新品牌运营模式。以举办活动为抓手，贴近市场做好政务服务、民生服务、社会服务，为各行各业量身定做活动方案，推动经营创收，实现行业“自救”。
4、强化播出安全管理，确保安全生产和安全播出。完善和落实安全播出规章制度，加大对采编播制设备的维护和维修保障，加强安全管理和教育，做好培训和演练，提高技术人员应急处置能力和安全保障水平，加强隐患排查，提升安全防范能力，进一步构建安全播出保障体系，确保安全播出零事故。
5、狠抓党风廉政建设，加强融媒体队伍建设。继续抓好党员干部职工的党风廉政建设和作风效能建设，加强思想政治学习教育，健全权力监管机制。
视听融合技术篇三
3.积极开展现代教育技术研究，推进现代教育技术科学研究理论。强化全体教师的教学科研意识，不断提高教师的科研素质，用先进的科研理念指导教师做好信息技术与本学科的有机融合。
4.加强学校资源库建设。做好每学期电子教案和案例的收集，自制课件的评价，现代远程教育资源的接收和整理，校本资源的积累，学校视频和课件资源的开发、应用和管理。使我校的信息化校园建设更具特色。
信息化校园的核心目标是充分利用信息技术，建立多层次、创新开放的校园，提高办学质量和效率。这学期，学校计划从以下几个方面开展工作:
(一)改善设施，保证建设。
更新改造教育信息基础设施，加强电教设施更新，部分功能教室增加多媒体设备，实现电子白板进教室。
(二)促进培训的改进，争取自选工作的特色。
视听融合技术篇四
【先说多模态的含义和特性】 多模态集成是对多种模态提供的信息的协同使用，以协助系统完成任务。多模态融合是指整合过程中的任何阶段，其实际上是不同信息源的组合。 multimodal fusion refers to any stage in the integration process
当数据提供冗余和互补redundant and complementary information信息时，数据的集成和融合是有意义的。它可以减少总体不确定性，从而有助于提高系统感知特征的准确性。在某些来源出现错误或故障时，冗余还可以用来提高可靠性。来自多种模态的互补信息允许感知环境中仅使用单独运行的每个个体模态的信息无法感知的特征。由于每个模态的实际运行速度或作为集成过程的一部分可能实现的处理并行性，也可以通过多种模态提供更及时的信息。
【特别地关注视听分析】 av分析是多模态分析的一种特殊情况，其中输入源是音频和视频。 两种方式相关联并传达互补信息。例如，面部可见度有利于语音感知。在研究关节运动与声道形状和语音声学之间的关系方面，已有大量工作。研究还表明，脸部运动，声道形状和语音声学之间存在很强的相关性。语音产生和感知是双峰的。 mcgurk效应已经证明了av信息在感知语音中的双峰整
【phonemes&visemes这段讲音素和视位素】 音素phoneme是描述语音如何传达语言信息的基本单位。 类似地，在视音频语音处理和人类感知文献[5]，[6]中使用的基本视觉上可区分的单元是视位素viseme。 音素捕捉了发音的方式，而视位素捕捉了发音的位置[5]，[7]。 尽管对某些音素群进行了很好的定义，但关于将音素精确地分组为视位素尚无普遍共识。
【av应用场景，研究方向，典型参考文献】 音频和视频融合在一起的应用程序很多，例如语音识别[8] – [15]，说话者识别[16]，[17]，生物特征验证[18] – [23]，事件检测[ 24]，概念检测[25] – [27]，人或物体跟踪[28] – [35]，主动说话者定位和跟踪[7]，[36] – [40]，音乐内容分析[41]，会议 细分[42]，情感识别[43]-[45]，独白检测[46]，视频检索[47]，人机交互[48]，[49]，新闻视频中的故事细分[50]，视频拍摄检测[51]，语音活动检测（vad）[52]和源分离[53]-[55]。显然，在某些应用中，不仅可以使用视觉发音器，还可以使用面部表情甚至整个身体的发音器。 类似地，在某些应用中，音频（不仅仅是语音信号）与视频信号融合在一起。
【in this paper本文工作和贡献】 在本文中，我们介绍了主要概念并回顾了具有挑战性的av信息融合问题的最新工作。有很多关于该主题的评论文章（即[10]，[22]和[56]-[64]），我们的意图是在这些文章停下来的地方继续我们的评论。
我们提出了在融合这两种模态时遇到的一些挑战，在其他模态融合问题中也遇到了其中的一些挑战。我们讨论并比较了应对此类挑战的不同方法，并为该领域和该领域的未来研究方向提供了重要的观点。我们要解决的这些挑战中的一些挑战是每种模态在不同环境条件下的有效性，换句话说，视音频系统对每种模态的质量，可靠性和置信度的适应性。 the adaptivity of the av system to the quality, reliability, and confidence of each modality
我们还解决了音频和视频流之间的异步问题，包括不同的感应率以及语音和音频线索之间的自然异步。我们还将回顾该领域的最新进展和方法。特别是，我们专注于将深度视图和多视图学习用于av信息融合。
视听融合技术篇五
2020年，市融媒体中心以_新时代中国特色社会主义思想为统领，紧扣市委、市政府中心工作，充分发挥各媒体间深度融合和聚合共振效应，不断提高新闻信息生产、传播、服务能力，更好地发挥舆论引导作用，輿论宣传工作气象一新，初步趟出了一条县级传统媒体与新兴媒体融合发展的新路。今年以来，融媒体中心主要推动了以下几方面工作：
截止目前，县级“冀云”app客户端于6月26日已建设完成，正在维护运营中;冀云·融媒体平台已正式接入，相关服务功能正在逐步健全;自主建设的平台已于6月30日整合到冀云·融媒体平台。目前正在与长城新媒体集团接洽政务服务线上功能，尽快于7月底完成上线。
上半年以来，中心围绕宣传“抗击疫情众志成城在行动”、深入开展“三创四建”活动，加快建设经济强市美丽、争创文明城市共建美好家园、退役军人风采录、深入推进城乡人居环境整治、推进安全生产集中整治、营造稳定祥和社会环境、坚决打赢脱贫攻艰战等活动开设专栏，系统、全面地报道相关信息，先进典型，部门动态，为全市中心工作营造了浓厚的舆论氛围，为全市经济社会高质量发展谋势造势。其中，“抗击疫情众志成城在行动”专栏共播发450余条相关新闻;“抗疫群英谱”专栏播发30余条相关新闻;深入开展“三创四建”活动加快建设经济强市美丽专栏共播发25条相关新闻;争创文明城市共建美好家园专栏共播发180余条相关新闻;退役军人风采录专栏播发20余条相关新闻;深入推进城乡人居环境整治播发10条相关新闻;推进安全生产集中整治营造稳定祥和社会环境60余条;坚决打赢脱贫攻坚战专栏播发30余条相关新闻。报送上级媒体新闻稿件50余条，被采用、刊发近40条。
今年以来，中心充分利用媒体融合优势，逐步缕清发展脉络，在各有分工和有效结合的基础上，开办了各类活动和栏目，实现了社会效益和经济效益的双赢。一是精品栏目有亮点。1月份，我们分别举办了“广播电视台春节联欢晚会”和“广播电视台少儿春晚”，其中“春晚”总共录制节目60余个，参演人员来自全市各行各业，上至六七十岁的花甲老人，下至三四岁的幼童，演出的节目涵盖歌曲、舞蹈、武术、相声、小品、戏曲等等，已经连续举办了三届，广受市民喜爱。制作播出自办栏目《散文课文我来读》、《梦想金话筒栏目》、《快乐出发》9期、《教育》2期，另外录制播出《公安》15期节目，栏目内容涉及疫情期间涌现的公安英雄事迹和人物、案件追踪、110宣传日、禁毒宣传、反诈骗宣传等共计54条;较好地完成了半年工作目标。二是稳固和深化各类专题合作。上半年，完成反映全市事业发展的专题片5部。3月份与市委组织部共同录制了《人才工作汇报专题》。5月份为市政府录制了《安全警钟长鸣》、《市都市休闲食品特色产业集群发展工作纪实》，6月份为卫健局录制了《市创建省级健康促进县工作纪实》，与巡察办合作录制了《激发巡察监督活力——利剑高悬震慑常在》。
与此同时，录制播出纪录片《平凡的逆行者》，记录我市四院医护人员抗疫感人故事;4月底，制作播出一套上中下3部的抗疫题材访谈——《逆行力量》;6月份，我们配合组织部拍摄了关于重点工作大督查中排查出的正反面典型宣传片3部;为市政法委拍摄制作了一部名为《市政法系统向党旗献礼》的宣传短片。
按市政府要求，每周对京雄铁路配套工程建设进行航拍，截止6月30日，共拍摄17次，总时长超255分钟，为我市未来工作的科学决策提供了有力保障。
市融媒体中心围绕服务意识不强、工作思路不宽、学习氛围不浓、工作纪律不严四个薄弱环节，制定了整改措施，建立了学习激励与检查机制、落实首问负责制、完善信访工作制度、严格规范工作人员言行举止、加强机关作风建设;进一步抓好党风廉政建设和开展机关作风评议活动等制度。通过加强领导，层层落实机关作风建设责任制，营造出了学习你追我赶，服务争先创优，作风严谨扎实，行为标准规范，团结奋进的良好氛围，有力地促进了中心各项工作持续、健康发展。
深入学习贯彻_新时代中国特色社会主义思想和党的“十九大”精神，在市委、市政府的正确领导下，加速推进媒体融合发展，以“本土化、直播化，便捷化、常态化、精准化、标杆化”统筹推进各项工作。
一是节目突出本土化，致力服务。要加强信息资源的挖掘和加工，深耕信息内容，推出思想性强观点鲜明的深度报道和评论言论，在品质上促提高。宣传方式力求灵活，语言力求生动活泼，着力改变时政新闻说教式的报道形式，在表现形式上有突破。做到紧扣中心不缺位，吃透精神不走样，尊重事实不猎奇，把握舆论不误导。
二是新闻宣传立体化，致力引导。紧紧围绕_新时代中国特色社会主义思想，充分挖掘我市经济社会发展的亮点，加强与融媒体发展典型市县的学习合作，继续推出“新时代新气象新作为”系列专题访谈，在典型报道、深度报道、重点报道上有新突破，以充分展示我市发展工作成效，增强的知名度和美誉度。
三是媒体融合发展机制化，致力统筹发展。积极落实中央、省、市关于县级融媒体中心建设的部署和要求,继续坚持党管意识形态原则，进一步增强党对新闻宣传的宏观制力，保证舆论导向正确，打造一支富有创新能力和核心竞争力强的新闻宣传队伍。以“融媒体加速融合，积极探索“融媒体+政务”、“融媒体+服务”、“融媒体+民生”的运行模式。
四是安全播出常态化，致力平安广电。坚持安全发展理念，以高度的政治意识和责任意识，把广播电视安全播出工作作为全台工作的重中之重来抓，通过抓好日常和重要保障时期的安全防范，以及施工生产、防火防盗等安全生产和安全播出工作，确保广播电视节日信号的安全优质高效传输。
视听融合技术篇六
在上一节中确定了我们选择关注的主要av融合挑战之后，在本节中，我们首先回顾一下有关解决异步和动态加权挑战的最新文献。
第一个挑战的性质特定于所考虑的两种方式：语音和视频。 然而，解决该问题所描述的方法也可以应用于处理其他形式的异步性。
另一方面，动态加权挑战在某种意义上是通用的，也就是说，它适用于任何融合应用。 随后，我们介绍了两种最新技术，即深度和多视图学习，它们对视听融合具有当前和未来的影响。 尽管利用这两种技术进行视音频融合的工作量有限，但是它们已经表现出更高的性能，并且在原则上能够应对未标记，嘈杂，丢失和/或冲突的数据的挑战。
av预期异步是一种自然发生的语言现象，其中语音段的可见姿势（主要是嘴唇手势）先于该段的其他发音成分出现，因此在听到相应的音素之前就可以看到可见手势。一个常见的例子是在“school”一词中看到的预舍入。在仍生成/ k /（甚至/ s /）的同时，嘴唇开始为/ uw /声音变圆。这种现象被称为先行性协同发音anticipatory coarticulation。保存联动preservatory coarticulation是一种类似的效果，但不是一个手势提前开始，而是一个手势继续。尽管英语中的先行性协同发音更为普遍，但不同语言间共发音模态的范围和方向也有所不同[117]，[118]
至少从1930年代开始就研究了先行性协同发音，这种假设是假设协同发音发生是因为节段segments 可能对于发音方法缺乏特定固有规范[119]。 1966年，亨克（henke）提出了英语停止语+元音序列发音english stop + vowel sequences的计算模型，其假设是句段不一定总是具有完整的发音目标，因此易于产生发音效果[120]。这项工作以其预期预先发音的“超前”机制而闻名，它提出，一旦停止接触，停止就会向前看其他发音器的元音目标，例如“学校”中的唇部倒圆。在语音识别文献中，bregler和konig [121]指出，平均而言，过去120毫秒内声学特征与视觉特征最大相关。 benoit在心理实验中也有报道[122]。对于视听生物识别技术，aleksic和katsaggelos [22]将这些异步影响作为主要的开放性问题之一。
av处理中的许多问题之一是缺乏足够的语料来进行系统开发[123]。 好的数据库是研究计划的重要组成部分，并且必须包含人们试图建模的现象。 grid语料库[124]包含许多语言环境，在其中人们可能会发现av异步，并成为[114]中工作的主要数据库。 为了帮助标记和分析任务，[113]开发了一个av数据显示（avddisplay）工具，该工具提供了用于人工注释和显示以及自动生成的比对和识别假设的显示和操作的界面。 使用avddisplay收集了人类标记的数据，并用于建立ground truth[113]，[114]。
在分析人类标记数据时，得出的结论是，交叉注释者的同步特征非常一致[114]。总体异步数据符合我们的语言期望，即数据应偏向早期视频发作。每次出现时的异步量直方图，用视频标记减去音频标记来表示，如图3所示。该直方图位于同步和早期视频（20毫秒）之间的边界附近，并且明显偏向早期视频。 fig. 3.所有单词的真实数据中异步分布的直方图（视频标记/音频标记）。红线表示早期音频，同步和早期视频案例之间的边界[114]。
terry [114]开发了一种异步模型，该模型可以在跨越多个音素/语音时，对预期的协同发音进行显式建模。 此外，由于语音通常看起来与零星的异步突发同步，因此可以假定，av语音系统将从以不同方式对这两种状态（同步和异步）进行建模中受益。 基于这样的假设：处于异步状态的av语音将趋于恢复到同步状态，因此可以假设，每种模态的状态转换将基于异步量而有所不同。 为了对此建模，引入了异步相关的状态转换。 在这个新模型中，每个模态的状态转换都取决于当前的异步程度和模态的当前状态。
[114]中的模型基于[11]中使用的字同步word-synchronous dbn，并添加了基于[112]，[126]的同步控制机制。该模型还从chmm [125]中得到启发，它允许状态转换依赖于变量，而不仅仅是当前模态的状态。但是，在这种情况下，依赖关系取决于瞬时异步而不是状态本身，这减少了参数的数量。在[112]和[126]中，异步量被定义为流的状态索引之间的差的绝对值。 [114]中的工作降低了绝对值，这增加了模型中的参数数量，但允许更正确地对音频超前和音频滞后之间的差异进行建模。该异步模型是在训练期间学习的。除了异步模型本身之外，还添加了一个额外的参数，即异步模型权重，以控制异步模型的相对重要性。
具有异步相关转换asynchrony-dependent transitions的模型称为“ adt”模型，具有标准转换和异步机制的模型称为状态差异state differences或“ sd”模型。因此，除了av流stream权重之外，这些模型还有三个主要的调整参数：音频滞后状态的最大数量，视频滞后状态的最大数量以及异步模型的加权。图4将sd和adt模型显示为dbn。为了清楚起见，状态和音素/语音等级变量已折叠到图中的单个节点中。此外，还有一些常见的元素，例如发音变体和流权重未显示。蓝色的节点和边缘代表音频形式，而红色的节点和边缘代表视频。灰色节点和边缘表示异步模型及其到av模态的链接。无边界的节点是确定性的和隐藏的，而具有实心圆形边界的节点是确定性的和可观察的。虚线矩形边框表示隐藏的随机节点，虚线圆形边框表示观察到的随机节点。观察到的音频和视频输入节点具有以其各自状态为条件的高斯混合分布。
图4.用于训练/对齐的单词同步sd和adt模型。
两个模型的所有变量都相同，虚线边缘在sd模型中被排除，而在adt模型中被包括在内。为了清楚起见，简化了图表，并以未显示的单词级变量为条件[114]。
•av状态索引（asi，vsi）：相对于最近单词边界的当前状态索引，用于确定当前音素/语音和测量异步性。
•av状态（a，v）：当前的av音素/视位和子音素/视位状态。
•av状态转换（ast，vst）：一个二进制变量，指示是否已发生av状态转换。对于sd模型，分布仅以av状态为条件，而对于adt模型，分布以av状态和异步模型（am，如下所述）的值为条件。这些分布是在培训期间学习的。如果发生状态转换，则在字转换的情况下，下一个时刻的状态索引将增加或重置为零。
•av观测（ao，vo）：声学和视觉特征向量，根据特定于状态的高斯混合模型分布。
•异步模型（am）：异步的瞬时程度（音频和视频状态索引之间的差异）。它在一组允许的异步值上的概率质量函数表示给定数量的音频或视频滞后状态的概率。
•异步强制（ae）：具有观测值的二进制变量始终等于一个变量，该变量通过确保asi(t)-vsi(t) =am(t)来强制执行异步约束，其中t表示时间。如[126]所述，此变量对于解码不是必需的，但对于用标准em训练异步模型分布则是必需的。
[114]中的av语音建模系统是使用grid [124]语料库在强制对齐任务的上下文中进行评估的。已经发现/ uw /和/ r /的状态转换概率具有相似的特征，并且正如预期的那样，转换的概率根据异步状态而有很大的不同。对于音频落后于视频的情况，在音频赶上音频（即异步状态返回到同步状态）之前，视频不太可能过渡。同样，当视频滞后时，视频很可能会在赶上音频并恢复同步后进行过渡。
关于在[114]中使用的数据的分区，从grid语料库中选择了十个说话者：说话者2、3、4、10、15、18、19、20、22、24。这些说话者被选择用于更多内容。强调中性，并易于跟踪以提取视觉特征。话语归纳为三套互斥的套件，一套用于训练，一套用于开发，另一套用于测试。对于每个说话者，从1000个总发音中随机选择700个作为训练集，随机选择100个用于发展，其余200个放在一边进行测试。因此，训练集，开发集和测试集的总大小分别为7000、1000和2000。
除了av强制对齐之外，adt系统还用于语音识别。结果发现，整体单词识别率的提高很小，但是有趣的是，第一个单词识别率有了很大的提高。
