論文の概要: M$^3$AV: A Multimodal, Multigenre, and Multipurpose Audio-Visual Academic Lecture Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14168v1
- Date: Thu, 21 Mar 2024 06:43:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-22 15:17:21.774743
- Title: M$^3$AV: A Multimodal, Multigenre, and Multipurpose Audio-Visual Academic Lecture Dataset
- Title（参考訳）: M$^3$AV:マルチモーダル・マルチジェネラル・多目的オーディオ・ビジュアル・アカデミック・レクチャー・データセット
- Authors: Zhe Chen, Heyang Liu, Wenyi Yu, Guangzhi Sun, Hongcheng Liu, Ji Wu, Chao Zhang, Yu Wang, Yanfeng Wang,
- Abstract要約: マルチモーダル・マルチジャンル・多目的音声視覚学術講義データセット(M$3$AV)を提案する。
M$3$AVには、コンピュータ科学、数学、医学、生物学に関する5つの情報源から367時間分のビデオがある。
話し言葉や書き言葉の高品質な人間のアノテーションによって、データセットは複数の音声視覚認識および理解タスクに使用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.339836754484082
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Publishing open-source academic video recordings is an emergent and prevalent approach to sharing knowledge online. Such videos carry rich multimodal information including speech, the facial and body movements of the speakers, as well as the texts and pictures in the slides and possibly even the papers. Although multiple academic video datasets have been constructed and released, few of them support both multimodal content recognition and understanding tasks, which is partially due to the lack of high-quality human annotations. In this paper, we propose a novel multimodal, multigenre, and multipurpose audio-visual academic lecture dataset (M$^3$AV), which has almost 367 hours of videos from five sources covering computer science, mathematics, and medical and biology topics. With high-quality human annotations of the spoken and written words, in particular high-valued name entities, the dataset can be used for multiple audio-visual recognition and understanding tasks. Evaluations performed on contextual speech recognition, speech synthesis, and slide and script generation tasks demonstrate that the diversity of M$^3$AV makes it a challenging dataset.
- Abstract（参考訳）: オープンソースのアカデミックビデオの公開は、オンラインで知識を共有するための緊急かつ一般的なアプローチである。
このようなビデオは、音声、話者の顔と身体の動き、スライドのテキストや写真、そしておそらく論文までを含む豊富なマルチモーダル情報を持っている。
複数の学術ビデオデータセットが作成・リリースされているが、高品質な人間のアノテーションが欠如しているために、マルチモーダルなコンテンツ認識と理解タスクの両方をサポートするものはほとんどない。
本稿では,コンピュータ科学,数学,医学,生物学に関する5つの資料から約367時間の映像を収録した,多目的多目的視覚学術講義データセット(M$^3$AV)を提案する。
話し言葉や書き言葉の高品質な人間のアノテーション、特に高価値な名前のエンティティによって、データセットは複数の音声視覚認識および理解タスクに使用することができる。
文脈音声認識、音声合成、スライドおよびスクリプト生成タスクで行った評価は、M$^3$AVの多様性が挑戦的なデータセットであることを示している。
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