論文の概要: Audio-Visual Quality Assessment for User Generated Content: Database and Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02392v2
• Date: Wed, 27 Dec 2023 06:54:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 23:31:37.718948
• Title: Audio-Visual Quality Assessment for User Generated Content: Database and Method
• Title（参考訳）: ユーザ生成コンテンツの音質評価:データベースと方法
• Authors: Yuqin Cao, Xiongkuo Min, Wei Sun, Xiaoping Zhang, Guangtao Zhai
• Abstract要約: 既存のVQA研究の多くは、ユーザのQoEが付随する音声信号にも依存していることを無視して、ビデオの視覚的歪みのみに焦点を当てている。 SJTU-UAVデータベースと呼ばれる最初のAVQAデータベースを構築する。 また、サポートベクタ回帰器(SVR)を介して、一般的なVQA手法とオーディオ機能を融合したAVQAモデルのファミリーを設計する。 実験の結果,VQAモデルは,音声信号の助けを借りて,より正確な品質評価を行うことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.970768267688086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the explosive increase of User Generated Content (UGC), UGC video quality assessment (VQA) becomes more and more important for improving users' Quality of Experience (QoE). However, most existing UGC VQA studies only focus on the visual distortions of videos, ignoring that the user's QoE also depends on the accompanying audio signals. In this paper, we conduct the first study to address the problem of UGC audio and video quality assessment (AVQA). Specifically, we construct the first UGC AVQA database named the SJTU-UAV database, which includes 520 in-the-wild UGC audio and video (A/V) sequences, and conduct a user study to obtain the mean opinion scores of the A/V sequences. The content of the SJTU-UAV database is then analyzed from both the audio and video aspects to show the database characteristics. We also design a family of AVQA models, which fuse the popular VQA methods and audio features via support vector regressor (SVR). We validate the effectiveness of the proposed models on the three databases. The experimental results show that with the help of audio signals, the VQA models can evaluate the perceptual quality more accurately. The database will be released to facilitate further research.
• Abstract（参考訳）: ユーザ生成コンテンツ(UGC)の爆発的な増加に伴い,UGCビデオ品質評価(VQA)は,ユーザエクスペリエンスの品質向上(QoE)においてますます重要になっている。 しかしながら、既存のUGC VQA研究のほとんどは、ユーザのQoEが付随する音声信号にも依存していることを無視して、ビデオの視覚的歪みのみに焦点を当てている。 本稿では,UGCオーディオと映像品質評価(AVQA)の課題に対処するための最初の研究を行う。 具体的には、sjtu-uavデータベースと呼ばれる最初のucc avqaデータベースを構築し、520個のin-the-wild ugc audio and video (a/v)シーケンスを含む。 SJTU-UAVデータベースの内容は、音声とビデオの両方から分析され、データベースの特徴を示す。 また,サポートベクトル回帰器(SVR)を介して,一般的なVQA手法とオーディオ機能を融合したAVQAモデルのファミリーを設計する。 提案モデルの有効性を3つのデータベース上で検証する。 実験の結果,VQAモデルは音声信号を用いて知覚品質をより正確に評価できることがわかった。 データベースは、さらなる研究を促進するためにリリースされる。

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