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十万奖金等你来拿!腾讯ASR&OCR Oteam联合多家校企举办多模态字幕识别比赛!

参赛通知 一、    赛事背景 视频通过视觉和音频等传递丰富的信息。视频理解一直是学术界和工业界的热门研究课题。融合多模态信息也是一个具有挑战性和有意义的研究课题。在本次竞赛当中,我们专注于从视频中提取字幕。 字幕是文字来源于访谈节目或电视剧等类的视频。字幕是视频数据中最重要的文本信息之一,因为字幕包含人们交谈内容的信息。字幕识别广泛用于推荐、检索和视频理解系统。为了更好的促进字幕识别的发展,我们在ICPR 2022上举办多模态字幕识别竞赛,欢迎大家报名参赛。 二、 赛事流程 1. 注册报名:2022.03

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图片+音频秒变视频!西交大开源SadTalker:头、唇运动超自然,中英双语全能,还会唱歌

---- 新智元报道   编辑:LRS 【新智元导读】让图片配合你的音频出演,配套sd-webui插件已发布! 随着数字人概念的火爆、生成技术的不断发展,让照片里的人物跟随音频的输入动起来也不再是难题。 不过目前「通过人脸图像和一段语音音频来生成会说话的人物头像视频」仍然存在诸多问题,比如头部运动不自然、面部表情扭曲、视频和图片中的人物面部差异过大等问题。 最近来自西安交通大学等的研究人员提出了SadTalker模型,在三维运动场中进行学习从音频中生成3DMM的3D运动系数(头部姿势、表情),并使用一

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DEAP:使用生理信号进行情绪分析的数据库(三、实验分析与结论)

研究人员提出了一个分析人类情感状态的多模态数据集DEAP。该数据集来源于记录32名参与者的脑电图(EEG)和周围生理信号,每个人观看40段一分钟长的音乐视频片段。参与者根据唤醒,效价,喜欢/不喜欢,主导和熟悉程度对每个视频进行评分。在32位参与者中,有22位还录制了正面面部视频。提出了一种新颖的刺激选择方法,该方法通过使用来自last.fm网站的情感标签进行检索,视频高亮检测和在线评估工具来进行。提供了对实验过程中参与者评分的广泛分析。脑电信号频率和参与者的评分之间的相关性进行了调查。提出了使用脑电图,周围生理信号和多媒体内容分析方法对唤醒,效价和喜欢/不喜欢的等级进行单次试验的方法和结果。最后,对来自不同模态的分类结果进行决策融合。该数据集已公开提供,研究人员鼓励其他研究人员将其用于测试他们自己的情感状态估计方法。

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