Procesamiento de videos para la extracción de segmentos de tiempo y asignación para audio descripción
El informe describe una técnica que llamamos "diarización inversa" en el módulo de audio descripción para la empresa de Dicapta que sería utilizado para encontrar los espacios vacíos en la señal de audio de un video, que luego se pueden asignar para la Audio Descripción. La técnica se basa...
- Autores:
-
Forero Zapata, Santiago
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
- Repositorio UMNG
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- Acceso en línea:
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CINTAS DE VIDEO - EDICION
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El informe describe una técnica que llamamos "diarización inversa" en el módulo de audio descripción para la empresa de Dicapta que sería utilizado para encontrar los espacios vacíos en la señal de audio de un video, que luego se pueden asignar para la Audio Descripción. La técnica se basa en los resultados de la diarización de voz, que es un proceso que divide la señal de audio en partes que contienen voz. Una vez que se ha llevado a cabo la diarización de voz, la diarización inversa se utiliza para encontrar los segmentos donde no hay voz. Para llevar a cabo la diarización inversa, se necesitan archivos RTTM (Rich Transcription Time Marked) que contienen información detallada sobre la diarización como el tiempo inicial y final de cada hablante. Es importante tener en cuenta la precisión de la diarización de habla y la calidad de la señal de audio para obtener resultados precisos. Por lo tanto, es esencial ajustar contar con un video y audio procesado de la mejor manera para obtener los mejores resultados. El texto también describe las técnicas de procesamiento de audio utilizadas por la biblioteca Pyannote para llevar a cabo la diarización de habla. Estas técnicas incluyen la extracción de características acústicas, la detección de actividad vocal, la detección de cambios de locutor, la representación de turnos de habla y la agrupación de los turnos de cada locutor. Estas técnicas son esenciales para la diarización del habla y la diarización inversa. Para concluir, la diarización inversa es una técnica importante para encontrar los espacios vacíos en la señal de audio de un video para asignar Audio Descripción. Se basa en los resultados de la diarización de habla y se deben ajustar los parámetros adecuados para obtener los mejores resultados. La calidad de la señal de audio también es importante para obtener resultados precisos. Las técnicas de procesamiento de audio utilizadas por la biblioteca Pyannote son esenciales para la diarización de habla y la diarización inversa. |
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Nakajima, S., & Mitobe, K. (2022). Novel software for producing audio description based on speech synthesis enables cost reduction without sacrificing quality. Universal Access in the Information Society, 21(2), 405–418. https://doi.org/10.1007/s10209-022-00873-z Luque Colmenero, M. O. (2021). «Como si sus ojos fueran soles»: la marcación de la metáfora en la Audio Descripción de arte para personas ciegas y con baja visión. TRANS. Revista De Traductología, (25), 333-347. https://doi.org/10.24310/TRANS.2021.v1i25.12380 Ponce, J. (2012). Análisis y síntesis de señales de audio a través de la transformada wavelet continua y compleja: el algoritmo cwas. Dialnet. https://doi.org/https://dialnet.unirioja.es/servlet/dctes?info=link&codigo=2045 85&orden=0 Fletcher, H. (1940). Auditory patterns. Modern Physics12(1), 47–65. Signal Processing Methods for Music Transcription. (2022). SpringerLink. https://doi.org/10.1007-0-387-32845-9 |
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Para llevar a cabo la diarización inversa, se necesitan archivos RTTM (Rich Transcription Time Marked) que contienen información detallada sobre la diarización como el tiempo inicial y final de cada hablante. Es importante tener en cuenta la precisión de la diarización de habla y la calidad de la señal de audio para obtener resultados precisos. Por lo tanto, es esencial ajustar contar con un video y audio procesado de la mejor manera para obtener los mejores resultados. El texto también describe las técnicas de procesamiento de audio utilizadas por la biblioteca Pyannote para llevar a cabo la diarización de habla. Estas técnicas incluyen la extracción de características acústicas, la detección de actividad vocal, la detección de cambios de locutor, la representación de turnos de habla y la agrupación de los turnos de cada locutor. Estas técnicas son esenciales para la diarización del habla y la diarización inversa. Para concluir, la diarización inversa es una técnica importante para encontrar los espacios vacíos en la señal de audio de un video para asignar Audio Descripción. Se basa en los resultados de la diarización de habla y se deben ajustar los parámetros adecuados para obtener los mejores resultados. La calidad de la señal de audio también es importante para obtener resultados precisos. Las técnicas de procesamiento de audio utilizadas por la biblioteca Pyannote son esenciales para la diarización de habla y la diarización inversa.CONTENIDO 1. PROBLEMA 8 2. DELIMITACIÓN 11 3. OBJETIVOS 11 4. ANTECEDENTES 12 5. JUSTIFICACIÓN 13 6. MARCO REFERENCIAL 14 7. METODOLOGÍA 15 8. DIARIZACIÓN INVERSA 16 CONCLUSIONES 30 BIBLIOGRAFÍA 30The report describes a technique we call "reverse diarization" in the audio description module for the Dicapta company that would be used to find the empty spaces in the audio signal of a video, which can then be mapped for Audio Description. The technique is based on the results of speech diarization, which is a process that divides the audio signal into parts containing speech. Once speech diarization has been performed, reverse diarization is used to find the segments where there is no speech. To perform reverse diarization, RTTM (Rich Transcription Time Marked) files are needed that contain detailed diarization information such as the start and end time of each speaker. It is important to take into account the accuracy of the speech diarization and the quality of the audio signal to obtain accurate results. Therefore, it is essential to adjust to have a video and audio processed in the best way to obtain the best results. The text also describes the audio processing techniques used by the Pyannote library to perform speech diarization. These techniques include acoustic feature extraction, vocal activity detection, speaker change detection, speech turn representation, and turn grouping for each speaker. These techniques are essential for speech diarization and reverse diarization. To conclude, inverse diarization is an important technique to find the empty spaces in the audio signal of a video to assign Audio Description. It is based on the results of speech diarization and the appropriate parameters should be adjusted to obtain the best results. The quality of the audio signal is also important for accurate results. The audio processing techniques used by the Pyannote library are essential for speech diarization and reverse diarization.PregradoPour effectuer la diarisation inverse, il faut des fichiers RTTM (Rich Transcription Time Marked) qui contiennent des informations détaillées sur la diarisation, telles que l'heure de début et de fin de chaque locuteur. Il est important de prendre en compte la précision de la diarisation de la parole et la qualité du signal audio afin d'obtenir des résultats précis. Il est donc essentiel d'ajuster au mieux le traitement vidéo et audio pour obtenir les meilleurs résultats. Le texte décrit également les techniques de traitement audio utilisées par la bibliothèque Pyannote pour effectuer la diarisation de la parole. Ces techniques comprennent l'extraction de caractéristiques acoustiques, la détection de l'activité vocale, la détection des changements de locuteur, la représentation des tours de parole et le regroupement des tours pour chaque locuteur. Ces techniques sont essentielles pour la diarisation de la parole et la diarisation inverse. En conclusion, la diarisation inverse est une technique importante pour trouver les espaces vides dans le signal audio d'une vidéo afin d'attribuer une description audio. Elle est basée sur les résultats de la diarisation de la parole et les paramètres appropriés doivent être ajustés pour obtenir les meilleurs résultats. La qualité du signal audio est également importante pour obtenir des résultats précis. Les techniques de traitement audio utilisées par la bibliothèque Pyannote sont essentielles pour la diarisation de la parole et la diarisation inverse.applicaction/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalAcceso abiertohttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Procesamiento de videos para la extracción de segmentos de tiempo y asignación para audio descripciónVideo processing for time segment extraction and audio description mappingVIDEOSCINTAS DE VIDEO - EDICIONdescription audiodiarizationfrequencyaccessibilityaudio processingaudio descripcióndiarizacionfrecuenciaaccesibilidadprocesamineto de audioTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fIngeniería MultimediaFacultad de IngenieríaUniversidad Militar Nueva GranadaNakajima, S., & Mitobe, K. (2022). Novel software for producing audio description based on speech synthesis enables cost reduction without sacrificing quality. Universal Access in the Information Society, 21(2), 405–418. https://doi.org/10.1007/s10209-022-00873-zLuque Colmenero, M. O. (2021). «Como si sus ojos fueran soles»: la marcación de la metáfora en la Audio Descripción de arte para personas ciegas y con baja visión. TRANS. Revista De Traductología, (25), 333-347. https://doi.org/10.24310/TRANS.2021.v1i25.12380Ponce, J. (2012). Análisis y síntesis de señales de audio a través de la transformada wavelet continua y compleja: el algoritmo cwas. Dialnet. https://doi.org/https://dialnet.unirioja.es/servlet/dctes?info=link&codigo=2045 85&orden=0Fletcher, H. (1940). Auditory patterns. Modern Physics12(1), 47–65.Signal Processing Methods for Music Transcription. (2022). 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