論文の概要: Integrating IP Broadcasting with Audio Tags: Workflow and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15423v2
- Date: Tue, 23 Jul 2024 08:46:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 11:59:35.519602
- Title: Integrating IP Broadcasting with Audio Tags: Workflow and Challenges
- Title(参考訳): IPブロードキャストとオーディオタグの統合:ワークフローと課題
- Authors: Rhys Burchett-Vass, Arshdeep Singh, Gabriel Bibbó, Mark D. Plumbley,
- Abstract要約: 放送業界はIP技術を採用しており、生放送と録画されたコンテンツ制作の両方に革命をもたらしている。
考えられる1つのツールは、ライブオーディオタグの使用であり、コンテンツの生産に多くの用途がある。
本稿では、複数の異なるネットワーク構成に統合可能な、小さな分離コードモジュールであるマイクロサービスにオーディオタグモデルをコンテナ化するプロセスについて述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.488319837656702
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The broadcasting industry is increasingly adopting IP techniques, revolutionising both live and pre-recorded content production, from news gathering to live music events. IP broadcasting allows for the transport of audio and video signals in an easily configurable way, aligning with modern networking techniques. This shift towards an IP workflow allows for much greater flexibility, not only in routing signals but with the integration of tools using standard web development techniques. One possible tool could include the use of live audio tagging, which has a number of uses in the production of content. These include from automated closed captioning to identifying unwanted sound events within a scene. In this paper, we describe the process of containerising an audio tagging model into a microservice, a small segregated code module that can be integrated into a multitude of different network setups. The goal is to develop a modular, accessible, and flexible tool capable of seamless deployment into broadcasting workflows of all sizes, from small productions to large corporations. Challenges surrounding latency of the selected audio tagging model and its effect on the usefulness of the end product are discussed.
- Abstract(参考訳): 放送業界は、ニュース収集からライブ音楽イベントまで、生放送と録画されたコンテンツ制作の両方に革命をもたらすIP技術の採用をますます進めている。
IPブロードキャストは、最新のネットワーク技術と整合して、容易に構成可能な方法でオーディオおよびビデオ信号の転送を可能にする。
このIPワークフローへの移行により、ルーティング信号だけでなく、標準的なWeb開発技術を使用したツールの統合によって、はるかに柔軟性が向上します。
考えられる1つのツールは、ライブオーディオタグの使用であり、コンテンツの生産に多くの用途がある。
これには、自動クローズドキャプションから、シーン内の望ましくない音のイベントを特定することが含まれる。
本稿では,複数の異なるネットワーク構成に統合可能な,小さな分離コードモジュールであるマイクロサービスにオーディオタグモデルをコンテナ化するプロセスについて述べる。
目標は、小さなプロダクションから大企業まで、あらゆる規模のブロードキャストワークフローにシームレスにデプロイできるモジュール式でアクセス可能で柔軟なツールを開発することです。
選択した音声タグ付けモデルのレイテンシに関する課題とその製品の有用性への影響について論じる。
関連論文リスト
- Audio-Agent: Leveraging LLMs For Audio Generation, Editing and Composition [72.22243595269389]
本稿では,テキストやビデオの入力に基づく音声生成,編集,合成のためのフレームワークであるAudio-Agentを紹介する。
VTA(Video-to-audio)タスクでは、既存のほとんどの手法では、ビデオイベントと生成されたオーディオを同期させるタイムスタンプ検出器のトレーニングが必要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-04T11:40:53Z) - MoWE-Audio: Multitask AudioLLMs with Mixture of Weak Encoders [36.528216873338614]
本稿では,弱いエンコーダの混合物をAudioLLMフレームワークに組み込むことを提案する。
MoWEは、ベースエンコーダに比較的軽量なエンコーダのプールを補足し、音声入力に基づいて選択的にアクティベートし、モデルサイズを大幅に増大させることなく特徴抽出を強化する。
実験の結果,MoWEはマルチタスク性能を効果的に向上し,AudioLLMsの多様なオーディオタスクへの適用性を高めた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-10T16:46:18Z) - Label-anticipated Event Disentanglement for Audio-Visual Video Parsing [61.08434062821899]
我々は新しいデコードパラダイムであるアンダーライン・サンダーライン・エンダーライン・アンダーライン・インダーライン・プロジェクション(LEAP)を導入する。
LEAPは、音声/視覚セグメントの符号化された潜在機能を意味的に独立したラベル埋め込みに反復的に投影する。
LEAPパラダイムを促進するために,新しい音声・視覚的類似性損失関数を含むセマンティック・アウェア・最適化戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T01:57:08Z) - Seeing and Hearing: Open-domain Visual-Audio Generation with Diffusion
Latent Aligners [69.70590867769408]
ビデオとオーディオのコンテンツ制作は、映画産業とプロのユーザーにとって重要な技術である。
既存の拡散に基づく手法は、ビデオと音声を別々に生成する。
本研究では,このギャップを埋めることを目的として,クロス・ビジュアル・オーディオとジョイント・ヴィジュアル・オーディオ生成のためのフレームワークを慎重に設計した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T17:57:04Z) - Qwen-Audio: Advancing Universal Audio Understanding via Unified
Large-Scale Audio-Language Models [98.34889301515412]
我々はQwen-Audioモデルを開発し、30以上のタスクと様々なオーディオタイプをカバーするために、事前学習を拡大することで制限に対処する。
Qwen-Audioは、タスク固有の微調整を必要とせずに、様々なベンチマークタスクで素晴らしいパフォーマンスを実現している。
さらにQwen-Audio-Chatを開発し、様々なオーディオやテキスト入力からの入力を可能にし、マルチターン対話を可能にし、様々なオーディオ中心のシナリオをサポートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-14T05:34:50Z) - SyncFusion: Multimodal Onset-synchronized Video-to-Audio Foley Synthesis [9.118448725265669]
音を設計する際に最も時間がかかるステップの1つは、音声とビデオの同期です。
ビデオゲームやアニメーションでは、参照音声は存在せず、ビデオからのイベントタイミングのマニュアルアノテーションを必要とする。
そこで本研究では,ビデオから繰り返し動作のオンセットを抽出し,新たな音効果音響トラックを生成するために訓練された拡散モデルの条件付けに用いるシステムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T18:01:36Z) - Audio-aware Query-enhanced Transformer for Audio-Visual Segmentation [22.28510611697998]
本稿では,この課題に対処するための新しいtextbfAudio-aware query-enhanced textbfTRansformer (AuTR) を提案する。
既存の手法とは異なり,本手法では,音声・視覚機能の深層融合と集約を可能にするマルチモーダルトランスフォーマーアーキテクチャを導入している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-25T03:59:04Z) - A Study of Designing Compact Audio-Visual Wake Word Spotting System
Based on Iterative Fine-Tuning in Neural Network Pruning [57.28467469709369]
視覚情報を利用した小型音声覚醒単語スポッティング(WWS)システムの設計について検討する。
繰り返し微調整方式(LTH-IF)で抽選券仮説を通したニューラルネットワークプルーニング戦略を導入する。
提案システムでは,ノイズ条件の異なる単一モード(オーディオのみ,ビデオのみ)システムに対して,大幅な性能向上を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-17T08:26:25Z) - Self-Supervised MultiModal Versatile Networks [76.19886740072808]
我々は、ビデオに自然に存在する3つのモダリティ(ビジュアル、オーディオ、言語ストリーム)を活用することで、自己スーパービジョンを用いて表現を学習する。
ビデオ, ビデオテキスト, 画像, 音声タスクに対して, ビデオデータの大規模な収集を訓練したネットワークを, どのように適用できるかを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-29T17:50:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。